結合膠囊網絡和卷積神經網絡的目標識別模型
作者：林少丹; 洪朝群; 陳雨雪 福建船政交通職業學院信息工程系; 福州350007; 福建船政交通職業學院圖書館; 福州350007; 廈門理工學院計算機與信息工程學院; 福建廈門361024
摘要：通過改進動態路由和壓縮函數的方式對Hinton等的膠囊網絡模型進行改進。運用了加強數據集的方法,增加了數據集的大小,在一定程度上避免了過擬合現象的發生。通過實驗表明,改進后的膠囊網絡模型在結構上有了簡化,在效率上比未改進的模型有了明顯的提高。在改進的膠囊網絡模型基礎上,提出了將改進后的膠囊網絡與卷積神經網絡相結合的網絡模型。該模型訓練準確率達到97.56%,模型評估準確率達88%。
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