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２０２４年第１期九江学院学报(自然科学版)(总第１４４期)
Ｎｏ１ꎬ２０２４ＪｏｕｒｎａｌｏｆｊｉｕｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(ｎａｔｕｒａｌｓｃｉｅｎｃｅｅｄｉｔｉｏｎ)(Ｓｕｍ.Ｎｏ１４４)
神经网络视角下连续特征分析的自适应模型构建研究∗
董露露马宁张黎娜
(安徽开放大学安徽合肥２３００２２)
摘要:针对神经网络视角下进行连续特征分析时精确度不高、分析效率低下的问题ꎬ
文章提出一种以连续卷积进行特征分析的神经网络自适应模型ꎮ模型设计中ꎬ通过将卷积
核的尺寸进一步缩小ꎬ以提高局部特征的提取能力ꎻ同时通过连续的卷积层提高对于非线
性数据的数据表达ꎮ在手写数字、表情识别以及彩色图像等不同数据集上的实验结果表
明ꎬ在处理图像识别任务时ꎬ改进的自适应模型面对连续特征以及非线性特征均能够做到
准确快速识别ꎬ相比其他传统算法优势明显ꎮ
关键词:神经网络ꎬ卷积核ꎬ连续卷积ꎬ特征分析ꎬ网络结构
中图分类号:ＴＰ１８３ꎻＧ６４２０文献标识码:Ａ文章编号:－－－
１６７４９５４５(２０２４)０１００６３(０４)
ＤＯＩ:１０１９７１７/ｊｃｎｋｉｊｊｕｎ２０２４０１０１４
随着机器学习技术的不断发展ꎬ对于目标识是当网络尺寸变得更大时ꎬ参数的数量也会增多ꎬ
别尤其是基于连续特征的图像识别而言ꎬ业内专也就更容易导致过拟合的情况产生ꎮ基于此ꎬ文
家已经提出了多种自适应识别模型ꎮ相对来说ꎬ章提出一种新的卷积网络结构ꎬ该结构包含四个
这些模型的识别能力已达到一定水平ꎬ但是所需卷积层ꎬ通过连续卷积以及相应的后续池化进行
计算成本较大ꎬ计算效率仍然有待提高ꎮ基于此ꎬ数连续数据特征分析ꎮ其结构示意图如图１所示ꎮ
文章提出一种基于两次连续卷积并结合小卷积核
的自适应模型ꎬ以期能够在保证检测任务和目标
检测体量的前提下ꎬ减少计算成本ꎬ提高计算精
度ꎮ图１改进卷积神经网络结构示意图
１连续卷积网络结构从图１可以看到ꎬ改进的神经网络卷积结构
对于深度学习的神经网络而言ꎬ当二维的图包含的卷积层的个数为４ꎬ池化层的个数为２ꎮ当
像数据作为输入量进入模型时ꎬ无需对目标图像数据图像输入之后ꎬ首先通过卷积对数据图像进
[１]
进行数据特征的手动提取ꎮ可以结合相应的卷行预处理ꎬ而后连续历经两个卷积层ꎬ目的是对
[２]
积神经网络ꎬ历经多个池化层以及相应的卷积数据特征进行精化ꎮ之后数据流转到池化层当中ꎬ
层对数据特证进行自动化的提取ꎮ目的是进行降维ꎮ而后通过翻倍得到更加丰富的
在卷积神经网络连续性特征分析方面ꎬ目前数据特征ꎬ并再次经过卷积以及池化的过程ꎬ以
较为常用的解决方案是分别从卷积神经网络的宽得到目标要求的特征向量的输出ꎮ
度以及深度两个方面进行提升ꎮ此类方案尽管可２模型结构参数优化
以提高连续性特征分析的精度ꎬ但是仍然存在两２１连续卷积的实现
方面的不足:一是随着卷积神经网络的宽度以及文章提出模型中ꎬ通过小尺寸的卷积核得到
深度的提升ꎬ也即卷积神经网络规模的扩大ꎬ
初级会计持证人
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