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《深圳大学》 2018年
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自编码网络优化及其应用

梅晨  
【摘要】:自编码网络是最有效的机器学习算法之一,它具有非常强的非线性拟合能力和容错能力,能自动提取数据中的有效信息,并将其植入网络权值,取得良好的自适应效果。随着互联网的飞速发展,大量无标签和标签不确定的图片分类问题急需解决,由于自编码网络具有无监督学习的特性,受到越来越多重视,在图像重构和分类上得到了广泛的应用。在自编码网络中,增加网络层数可以提取不同级别的特征,但同时带来了计算复杂度,重构图片主观感知效果较差和提取聚类特征不理想等问题。针对这些问题,本文主要从网络结构和损失度量两个方面对自编码网络进行优化:1.实现了基于子像素全卷积网络的自编码算法。针对自编码网络在解码层由于空间分辨率逐层增加引起的误差累积问题,使用基于子像素卷积网络替换解码层,先提取特征,然后在最后一层通过子像素卷积神经网络直接还原成输入数据。针对全连接层丢失空间位置信息的问题,用卷积层替换全连接层。实验表明,基于子像素全卷积的自编码网络在图像重构中PSNR提高了2.93%,SSIM提高了6.60%,运行时间提高了47.40%。2.提出了基于对抗MSE(Mean Square Error,MSE)度量的自编码网络算法。针对均方误差(MSE)损失函数导致聚类特征效果不理想的问题,改进了损失度量函数,在自编码网络的基础上增加了权重计算网络,通过自编码网络和权重网络之间的对抗得到平衡的MSE权重。实验表明,基于对抗MSE的自编码网络图像重构PSNR平均提升9.8%,SSIM平均提升10.3%。
【学位授予单位】:深圳大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP181

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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