基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法 |
| |
引用本文: | 王鲁娜,杜洪波,朱立军.基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2023(2):76-85. |
| |
作者姓名: | 王鲁娜 杜洪波 朱立军 |
| |
作者单位: | 1. 沈阳工业大学理学院;2. 北方民族大学信息与计算科学学院 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金(11861003); |
| |
摘 要: | 针对堆叠胶囊自编码器存在检测性能慢、不能更好挖掘图像局部特征的问题,本文提出基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法。采用Scharr滤波器对堆叠胶囊自编码器模型中的图像进行重建,加强图像目标检测的精度,并在损失函数中引入流形正则项,从而加强对原始数据空间局部特征的提取,最终使用基于流形正则的堆叠胶囊自编码器学习参数,选择出更加具有区别性的特征。在MNIST和Fashion MNIST数据集上的实验结果显示,该优化算法相比于原网络结构,图像分类准确率分别提高了0.26和9.23个百分点,且模型训练速度也得到较大提高。
|
关 键 词: | 深度学习 图像分类 堆叠胶囊自编码器 流形正则 滤波器 |
|
|