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跨层卷积神经网络模型由输入层、两个交替的卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。池化层输出到全连接层,将网络的高层次特征和低层次特征相结合构造分类器。在网络中加入Dropout技术,以防止过拟合的发生。
基于卷积神经网络的木材缺陷识别
【摘 要】
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跨层卷积神经网络模型由输入层、两个交替的卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。池化层输出到全连接层,将网络的高层次特征和低层次特征相结合构造分类器。在网络中加入D
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61374051)
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