資料介紹
在采用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類時(shí),為減少下采樣導(dǎo)致的空間信息損失,往往采用膨脹卷積代替下采樣,但尚未有文獻(xiàn)研究膨脹卷積作用于不同網(wǎng)絡(luò)層的性能差異。文中進(jìn)行了大量圖像分類實(shí)驗(yàn),找到了適宜膨脹卷積作用的最佳網(wǎng)絡(luò)層。但使用膨脹卷積會(huì)丟失近鄰點(diǎn)的相關(guān)信息,導(dǎo)致網(wǎng)格現(xiàn)象,造成圖像部分局部信息的丟失。為消除網(wǎng)格現(xiàn)象,又提出在前述最佳網(wǎng)絡(luò)層采用多尺度膨脹卷積構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提岀的構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)方法在圖像分類中取得了較好的效果。
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