|
|||||
|
|
| 基于注意力机制的图像分类降维方法 | |
| 引用本文： | 邓文轩,杨航,靳婷.基于注意力机制的图像分类降维方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2021,39(2):32-40. |
| 作者姓名： | 邓文轩 杨航 靳婷 |
| 作者单位： | 海南大学计算机与网络空间安全学院,海南海口570228 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;海南省自然科学基金 |
| 摘 要： | 卷积算子是卷积神经网络的核心构造块,它根据一定的感受视野,融合卷积神经网络各层与不同通道之间的信息,提取出原始图像特征.然而图像中的相邻像素往往具有相似的值,导致卷积层的输出包含大量冗余信息.为了减少冗余信息,加快模型推理速度,神经网络中会加入池化层进行信息降维.对比传统降维方法,池化本身具有平移和旋转不变性,对图像特... |
| 关 键 词： | 深度学习 图像分类 卷积神经网络 残差网络 注意力机制 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |