文件名称：论文研究-联合结构相似性与类信息的图像分类.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-10-03 02:11:12
论文研究
针对卷积神经网络训练收敛速度慢的问题，提出了一种加权的联合结构相似性和类信息监督训练的方法。首先，针对小图像，设计一个能有效提取图像高级别信息的卷积神经网络。其次，建立加权的联合结构相似性和类信息损失函数训练卷积神经网络。最后，通过mnist手写数字和cifar10图像分类实验验证所设计网络的有效性。实验结果表明，所设计的网络在mnist手写数字和cifar10数据集上的图像分类错误率分别为0.33%和11%。在未进行扩增mnist数据集的前提下，所设计的网络的性能超过了该数据集上所有单网络的性能；在cifar10数据集上，所设计的网络能以较少的计算量获得较高的图像分类准确率。同时，联合结构相似性和类信息损失的监督训练能加快网络的训练速度。