基于聚类和PEDCC-Loss的CNN分类器的分类性能提升

作者：赵璐; 何子况; 朱秋煜

来源：工业控制计算机, 2020, 33(04): 40-45.

• CNN
• 分类器
• 聚类
• PEDCC-Loss
• BIRCH

提出了一种基于PEDCC-Loss和聚类的方法来提升CNN分类器分类性能的算法。利用CNN以及PEDCCLoss来对图像进行特征提取,然后用BIRCH聚类算法对每类图像的隐特征进行聚类,以获得更好、更逼真的非线性边界,最大程度地减少误分类的边界点。将网络最后一层的PEDCC权重作为每类图像的中心,并以聚类后的子簇的簇心作为分类的辅助判断依据进行图像分类。实验结果表明,该算法的分类准确率相比CNN有一定的提升。

• 单位
  上海大学; 通信与信息工程学院