基于并行和切片的深度卷积网络设计研究

• 作者: 冯燕燕 周悦 曾上游 杨远飞 潘兵
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 卷积神经网络 分类精度 特征图 网络参数
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 120-124
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

提出了基于并行和切片的卷积神经网络模型,并行网络通过两条通道分别对上一层特征图进行特征提取,但是同时网络参数也会倍增;切片网络是把上层输出特征图先切成两份,再分别对每份特征图进行卷积操作,最后再把两部分的卷积输出进行融合.和同规模的模型相比,这两种模型能够提取更为本质的图像特征,但是切片网络不会增加网络的参数.在实验阶段用这两种网络在cifar10和cifar100数据集上进行测试,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周悦	广西师范大学电子工程学院	13	16	2.0	3.0
2	曾上游	广西师范大学电子工程学院	20	28	3.0	4.0
3	潘兵	广西师范大学电子工程学院	6	10	2.0	3.0
4	杨远飞	广西师范大学电子工程学院	6	20	3.0	4.0
5	冯燕燕	广西师范大学电子工程学院	5	14	2.0	3.0