[发明专利]一种用于实现残差网络特征数量匹配的优化方法有效
| 申请号： | 202010040601.0 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111275083B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 汪晓妍;祝骋路;夏明;黄晓洁;王璐瑶;袁逸雯;白琮 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种用于实现残差网络特征数量匹配的优化方法，包括以下步骤：步骤1.由第一个编码器组实现，该编码器包括一个初始卷积层将原始数据中提取16个特征图，再通过一个卷积单元组深化特征，而对应的快捷连接不需要应用通道优化单元，可以直接应用；步骤2.基于特征匹配的多级优化特征卷积编码；步骤3.基于特征匹配的多级优化特征卷积解码；步骤4.通过最后1级解码器组，其输出后设置了卷积层映射对应分类的数量，并在最后设置了Softmax层以对第四维度进行归一化，使得每个体素在所以类别的概率值和为1。本发明解决了在深度学习网络中卷积前面特征图不匹配所导致无法实现残差学习框架，在控制训练代价的同时，保证模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 实现 网络 特征 数量 匹配 优化 方法 | ||
【主权项】：
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