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摘要
深度神经网络具有强大的特征自学习能力,可以通过多层逐步提取的方式获取不同层次的粒度特征,但当图片目标本体与背景色具有强相关性时,特征提取会存在"惰性",所提取特征的抽象层次较低,判别性不足。针对此问题,通过实验对深度神经网络特征提取的内在规律进行研究,发现特征提取偏好与图片背景色之间具有相关性,消除该相关性可以帮助深度神经网络忽略背景的干扰,直接学习目标本体的特征,由此提出了数据增强算法,并在自主构建的数据集上进行实验。实验结果表明,所提算法可以降低背景色对目标本体特征提取的干扰,减少过拟合,提高分类效果。
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