【摘 要】
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为了有效地解决使用深度神经网络求解波达方向(DOA)估计涉及到的大规模分类器的训练和部署实现,本文提出将传统的one-hot分类器分解为多个类别互质的小分类器,然后联合使用多
【机 构】
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国防科技大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
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为了有效地解决使用深度神经网络求解波达方向(DOA)估计涉及到的大规模分类器的训练和部署实现,本文提出将传统的one-hot分类器分解为多个类别互质的小分类器,然后联合使用多个互质分类器的分类结果重构原始one-hot标签。首先使用标签分解,将原始标签分解为多个互质的小标签,小标签对应的类别为原始类别对质数取余数的结果。其次,通过独立并行地训练每一个互质分类器,降低了大类别条件下分类器的训练难度。仿真结果表明,相比one-hot分类器,互质分类器网络的复杂度低,易于训练。另外,使用互质分类器进行DOA估计
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