【摘 要】
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为了解决目前常用的最大池化丢失大量信息和平均池化模糊重要特征的问题,提出了一种小尺度卷积核以跳动的方式进行降采样的方法。该方法用步长为2、激活函数为Rectified Line
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275379),国家自然科学基金创新研究群体资助项目(51421004)。
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为了解决目前常用的最大池化丢失大量信息和平均池化模糊重要特征的问题,提出了一种小尺度卷积核以跳动的方式进行降采样的方法。该方法用步长为2、激活函数为Rectified Linear Unit(ReLU)的小尺度卷积层代替传统的池化层,既可以使输出图像的尺寸变成输入的一半,实现降采样的功能,又能让小尺度卷积核在训练中自动调整权重挑选有效的特征。与最大池化相比,该方法可有效地提高神经元激活比例并增加神经元活性值的多样性。综合采用提出的池化方法、深度可分离卷积核和全局平均池化层3个策略改进的深度卷积神经网络,在
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