【摘 要】
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为了使卷积神经网络在非经验指导下自动寻得最优连接,并提高其参数优化效率,提出用粒子群优化卷积网络参数,并用离散粒子群优化卷积网络特征图之间连接结构的新方法.先使用粒
【机 构】
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重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60905066);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1500401)
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为了使卷积神经网络在非经验指导下自动寻得最优连接,并提高其参数优化效率,提出用粒子群优化卷积网络参数,并用离散粒子群优化卷积网络特征图之间连接结构的新方法.先使用粒子群优化所有权值,再采用离散粒子群优化降采样层和卷积层之间特征图连接结构.将该方法用于MNIST数据集和CIFAR-10数据集,实验结果表明,相比其他连接结构的卷积神经网络和其他识别方法,该方法可以有效实现网络结构及参数的优化,加速网络收敛并提高识别准确比.
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