结合胶囊网络和卷积神经网络的目标识别模型
作者： 福建船政交通职业学院信息工程系; 福州350007; 福建船政交通职业学院图书馆; 福州350007; 厦门理工学院计算机与信息工程学院; 福建厦门361024
摘要：通过改进动态路由和压缩函数的方式对Hinton等的胶囊网络模型进行改进。运用了加强数据集的方法,增加了数据集的大小,在一定程度上避免了过拟合现象的发生。通过实验表明,改进后的胶囊网络模型在结构上有了简化,在效率上比未改进的模型有了明显的提高。在改进的胶囊网络模型基础上,提出了将改进后的胶囊网络与卷积神经网络相结合的网络模型。该模型训练准确率达到97.56%,模型评估准确率达88%。
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