【摘 要】
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图像经过卷积神经网络中的卷积操作会使图像的尺寸缩小,经过几次卷积后图像大小会不足以支持继续训练网络模型,采用边界填充(Padding)操作,在图像外围填充数值0,再进行卷积操
【机 构】
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华北理工大学理学院,河北唐山 063210;河北省数据科学与应用重点实验室,河北唐山 063210;唐山市数据科学重点实验室,河北唐山 063210
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图像经过卷积神经网络中的卷积操作会使图像的尺寸缩小,经过几次卷积后图像大小会不足以支持继续训练网络模型,采用边界填充(Padding)操作,在图像外围填充数值0,再进行卷积操作,经过一次卷积后输出的特征图矩阵与输入的图像矩阵有相同的大小,解决训练深度受限的问题,使网络拥有更好的性能.但Padding操作在图像外围填充数值0,会使图像边缘信息模糊.本文提出参数化的Padding操作,将填充的数值0替换为带权重的数值,保持训练深度,保留图像的边缘信息.使用包含3个卷积层和2个全连接层的简单卷积神经网络,在Fashion-MNIST数据集上进行训练,准确率有1.52％的提升.
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