深度卷积神经网络中基于序的池化方法研究

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深度卷积神经网络中基于序的池化方法研究

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深度卷积神经网络中基于序的池化方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-13页
1.1 研究背景与现状	第9-10页
1.2 本文主要贡献	第10-11页
1.3 本文组织架构	第11-13页
2 卷积神经网络	第13-21页
2.1 卷积层	第14-15页
2.2 池化层	第15页
2.3 激活函数	第15-16页
2.4 Dropout	第16-17页
2.5 学习算法	第17-21页
2.5.1 BP学习算法	第17-19页
2.5.2 卷积网络的学习算法	第19-21页
3 基于序的池化方法	第21-27页
3.1 基于序的平均池化	第21-22页
3.2 基于序的加权池化	第22-23页
3.3 基于序的随机池化	第23-24页
3.4 判别性分析	第24-27页
4 图像识别	第27-37页
4.1 实验结果及分析	第28-31页
4.1.1 CIFAR-10	第28页
4.1.2 MNIST	第28-29页
4.1.3 CIFAR-100	第29-30页
4.1.4 NORB	第30-31页
4.2 结合其他最优方法	第31页
4.3 参数选择	第31-34页
4.4 保存多样性信息	第34-35页
4.5 可视化	第35-37页
5 人群计数	第37-44页
5.1 图像分块	第37-38页
5.2 人群计数模型	第38-39页
5.3 实验结果及分析	第39-44页
6 总结与展望	第44-45页
参考文献	第45-48页
致谢	第48-49页
在学期间发表的学术论文与研究成果	第49页

本篇论文共49页，点击这进入下载页面。

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