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CNN框架中,如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数,利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该方法可以在超参数空间不同的CNN框架下进行超参数优化。利用CIFAR-10、MRBI和SVHN测试集对算法进行性能测试,实验结果表明,改进后的CNN超参数优化算法比同类超参数优化算法具有更好的性能。 相似文献
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本文采用深度学习算法中的卷积神经网络对细胞图像进行识别, 实现对宫颈细胞图像的自动分类. 首先对宫颈细胞进行预处理, 通过细胞核裁剪解决图像输入尺寸不一的问题, 对图像进行翻转平移, 对数据集进行扩充, 并解决样本量不均衡的问题; 接着选取VGG-16网络进行改进, 使用改进后的VGG-16网络进行特征提取, 以及细胞分类; 并采用迁移学习的方法加载预训练网络参数, 进而加快参数收敛速度, 提高分类准确率; 最终通过对网络的训练, 得到了较好的分类结果, 将分类结果与人工提取特征设计分类器的方法相比, 分类的准确率有所提高, 二分类的准确率达97.3%, 七分类的准确率达89%. 实验结果表明: 卷积神经网络对宫颈细胞图像进行自动分类, 分类准确率相比较人工提取特征分类器效果较好, 且分类结果不受分割图像准确率的影响. 相似文献
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为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再融合CNN对缺失评分进行预测,从而实施个性化推荐。实验结果表明,LSPCNN模型在不同数据稀疏度下的MAE值较传统推荐方法平均下降4%,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐系统的性能。 相似文献
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为设计出具有高性能的卷积神经网络(CNN),且不需要在CNN和应用问题领域拥有广泛的专业知识和实践经验进行较优的CNN设计变量设置,提出一种基于模糊控制多细胞基因表达式编程算法来自动优化CNN的方法.通过设计一种有效的可变长度基因编码策略来表示CNN的设计变量,描述不同的构建块和不可预测的最优深度,将该算法应用于MNI... 相似文献
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针对卷积神经网络进行语音识别时识别率较低的问题,结合序列的最大子序列理论,把真实数据和预测数据看作两个序列并计算两者的最大子序列,再使用欧氏距离计算MSLoss损失函数.使用闵氏距离和神经网络反向更新时的参数,提出自适应卷积核ACKS算法,根据网络传播情况动态地改变卷积核大小,改善模型在不同阶段对数据特性的提取效果.设... 相似文献
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电源状态监测数据易存在冗余与过拟合的问题,影响最终监测结果的准确性。因此,设计了基于改进卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的变电站数据网屏电源状态实时监测方法。采集变电站数据网屏电源状态数据,将电源状态监测数据转化成统一的个数,并在监测终端处理数据,使电源状态数据更加真实。基于改进CNN监测变电站数据网屏电源充放电阈值,通过数据采集获取电源标定电容、充放电电流、电压、温度等数据,并建立电源状态评估矩阵,确保电源状态监测的准确性。采用对比实验,验证了该方法的监测结果更准确,能够应用于实际生活。 相似文献
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传统的基于机器学习的恶意软件分类方法需要从恶意软件文件中提取许多特征,这给分类带来了很高的复杂性.针对这一问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的恶意软件分类方法.现有的恶意软件样本由大量字节组成,该方法首先计算恶意样本大小并对样本中字节数进行统计.然后将恶意样本大小特征和字节统计特征融合并归一化.最后对基于CNN构建的模型训练并对测试样本进行分类.实验结果表明,对比基线实验中最优的XGBoost算法,该方法不仅训练耗时短而且准确率更高. 相似文献
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为解决传统链式特征融合只针对单一方向缺失的语义信息进行弥补,忽略语义信息来源多方向性的问题,提出一种对图像特征空间进行全局建模的方法。根据各个层级特征图对原始信息的多维度描述,设计特征增强模块(feature enhancement module,FEM),从多个方向弥补级联特征缺失的语义,达到增强CNN级联特征表达力的目的。经实验验证,FEM的使用在PASCALVOC2007测试数据集上达到了85.0%的平均精度均值(mean average precision,m AP),与依赖传统融合方式的检测算法相比最高提高了2.3%。 相似文献
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针对图像失真分类问题,提出了一种基于Gabor小波和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的失真类型判定算法。该算法先利用Gabor小波的良好特性对图像进行特征粗提取,再通过改进的CNN进一步提取关键特征。算法步骤包括:首先对图像进行预处理(包括标签设定、样本均衡和样本扩充);然后对预处理后的图像进行八方向的Gabor小波变换,并将不同方向的子带叠加构成输入样本;最后通过自行设计的CNN和Softmax分类器对样本进行训练,训练过程中采用随机梯度下降和反向误差传播的方法对卷积核参数进行优化得到最终模型。对训练好的模型进行失真类型判定实验,在LIVE标准图像库上分类正确率达95.62%,表明本算法具有较高的准确性和鲁棒性。 相似文献
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铝轮毂背腔字符分辨率较低、背景噪声较大,对其进行识别时不易提取几何特征和纹理特征。为此,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的字符识别方法。在原始CNN的基础上引入改进的inception结构对网络构架进行优化,以提升计算资源的利用率,并在保持网络计算资源不变的前提下增加网络的宽度和深度,降低字符识别时间。实验结果表明,该方法训练准确率达99%以上,识别准确率达98.5%,识别效果优于支持向量机、BP神经网络等方法。 相似文献
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针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集,然后对改进的融合多尺度特征和残差连接的卷积神经网络进行训练,得到优化后的卷积神经网络分割模型,最后将预分割图像加载到优化的分割模型中得到归一化的掩码图,再利用三次样条插值法将其恢复分辨率后与原图做自定义的掩码操作得到高清分割结果。本文以主流分割软件PhotoShop分割结果为参考标准进行对比,实验结果证明,该方法的准确率与参考标准接近,而且可实现批量自动分割,较好的解决三维重建中目标分割任务繁重的问题。 相似文献