基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法

王鲁娜, 杜洪波, 朱立军

广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (02) : 76 -85.

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广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (02) : 76 -85. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2022091102

基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法

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摘要

针对堆叠胶囊自编码器存在检测性能慢、不能更好挖掘图像局部特征的问题,本文提出基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法。采用Scharr滤波器对堆叠胶囊自编码器模型中的图像进行重建,加强图像目标检测的精度,并在损失函数中引入流形正则项,从而加强对原始数据空间局部特征的提取,最终使用基于流形正则的堆叠胶囊自编码器学习参数,选择出更加具有区别性的特征。在MNIST和Fashion MNIST数据集上的实验结果显示,该优化算法相比于原网络结构,图像分类准确率分别提高了0.26和9.23个百分点,且模型训练速度也得到较大提高。

关键词

深度学习 / 图像分类 / 堆叠胶囊自编码器 / 流形正则 / 滤波器

Key words

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王鲁娜, 杜洪波, 朱立军. 基于流形正则的堆叠胶囊自编码器优化算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2023, 41(02): 76-85 DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2022091102

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