【摘 要】
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随着网络技术和大数据分析的高速发展,也持续地促进了深度学习算法的进步,其中,卷积神经网络就因其优异的特征提取能力、泛化能力成为了图像分类领域中的重要科研热点之一。而由于大数据时代的到来,图像信息量也在膨胀式增加,这也导致了卷积神经网络的运算量逐步增加。并且,由于卷积神经网络的深度也在不断提升,导致其训练难度增加,并无法在当今快速发展的移动端市场中得到应用。为了解决上述问题,提出了以下改进方法,具体
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随着网络技术和大数据分析的高速发展,也持续地促进了深度学习算法的进步,其中,卷积神经网络就因其优异的特征提取能力、泛化能力成为了图像分类领域中的重要科研热点之一。而由于大数据时代的到来,图像信息量也在膨胀式增加,这也导致了卷积神经网络的运算量逐步增加。并且,由于卷积神经网络的深度也在不断提升,导致其训练难度增加,并无法在当今快速发展的移动端市场中得到应用。为了解决上述问题,提出了以下改进方法,具体工作内容如下:（1）针对基于并行卷积结构的Inception-ResNet-V2模型参数量过多,模型训练所需的设备门槛高,训练时间长等问题,提出了基于深度可分离卷积的Sinception-ResNet-V2模型,利用深度可分离卷积替换部分标准卷积,来达到降低参数量、提升网络深度的目的。并在模型的Sinception-ResNet模块后引入了注意力机制CBAM,利用注意力的权重机制,将有限的计算资源更多地分配到关键特征信息当中。经改进后的模型能够有效地加深网络深度,并降低模型参数量。（2）针对卷积神经网络在深度网络中出现大量冗余参数的问题,提出改进Inception模块的轻量化网络模型Dinception。其中,Dinception模块融合了传统Inception结构中繁杂的1×1卷积操作,同时,结合深度卷积操作,以更低的代价来获取特征信息,从而进一步降低参数量,并通过残差结构来防止在深度网络中出现的梯度消失等问题。模型主体结构采用的是以标准卷积与非对称卷积交替结合的方式,利用非对称卷积来提升网络的非线性的同时,提升网络深度。为了提升Dinception网络的特征提取能力,在网络中增加了注意力机制,以注意力机制来进一步提升计算机资源利用率。为了验证改进后模型的性能,本文将改进的模型分别在苹果叶病害数据集与垃圾图像数据集中进行验证,并结合经典卷积神经网络在两大数据集中的分类效果进行对比,从而证明本文提出的模型的有效性。同时,为了能够更进一步的提升网络模型的性能,本文通过在优化器算法、数据集划分比例、网络深度与批处理次数这几个方面来对网络进行参数调优实验,并找出最优的训练条件。
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