【摘 要】
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针对深度卷积神经网络存在规则化参数多、未利用浅层先验知识、参数随机初始化后易导致权值更新梯度弥散及训练早熟等问题,采用PCA非监督学习方式获取导向性初始化参数数值方法,并基于对网络误差的传播分析,提出指数自适应弹性动量参数学习方法.以复杂场景下行人目标为例进行目标检测试验,实验表明:与人工特征检测识别方案及传统深度卷积模型相比,该模型可有效提升目标检测精度,检测速度提升20%以上;与其他动量同源更
【机 构】
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中国科学院西安光学精密机械研究所,中国科学院大学,西安邮电大学
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针对深度卷积神经网络存在规则化参数多、未利用浅层先验知识、参数随机初始化后易导致权值更新梯度弥散及训练早熟等问题,采用PCA非监督学习方式获取导向性初始化参数数值方法,并基于对网络误差的传播分析,提出指数自适应弹性动量参数学习方法.以复杂场景下行人目标为例进行目标检测试验,实验表明:与人工特征检测识别方案及传统深度卷积模型相比,该模型可有效提升目标检测精度,检测速度提升20%以上;与其他动量同源更新机制相比,该算法收敛速度更快,收敛曲线更平滑,泛化能力强,可在不同深度模型均可取得较好检测效果,准确率
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