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摘要
应对大量受干扰图像的分类问题,提出了一种双并行交叉降噪卷积模型,该模型由两部分并行交叉网络结构组成,分别对应改进的自编码方式和并行交叉卷积神经网络,同时在该模型训练的过程中,使用批量正则化和改进激活函数的方法。经实验验证,与同类模型相比,该模型首先具有降噪能力强、鲁棒性好、泛化能力强和准确率高的特点,其次避免过拟合,加快收敛速度。在图片不同程度受损的情况下,它也可较好地完成图像目标识别分类任务。
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应对大量受干扰图像的分类问题,提出了一种双并行交叉降噪卷积模型,该模型由两部分并行交叉网络结构组成,分别对应改进的自编码方式和并行交叉卷积神经网络,同时在该模型训练的过程中,使用批量正则化和改进激活函数的方法。经实验验证,与同类模型相比,该模型首先具有降噪能力强、鲁棒性好、泛化能力强和准确率高的特点,其次避免过拟合,加快收敛速度。在图片不同程度受损的情况下,它也可较好地完成图像目标识别分类任务。
