卷积神经网络权值初始化方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第10-12页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 卷积神经网络与权值初始化问题 | 第14-22页 |
| 2.1 人工神经网络基础 | 第14-15页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第15-16页 |
| 2.3 卷积神经网络结构与前向传播 | 第16-19页 |
| 2.3.1 卷积层 | 第17-18页 |
| 2.3.2 池化层 | 第18-19页 |
| 2.4 卷积神经网络初始化问题 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 初始化卷积神经网络的主成分洗牌方法 | 第22-30页 |
| 3.1 主成分分析简介 | 第22-23页 |
| 3.2 主成分洗牌初始化过程 | 第23-25页 |
| 3.2.1 采样卷积层输入特征图 | 第23-24页 |
| 3.2.2 使用投影矩阵初始化卷积核 | 第24页 |
| 3.2.3 随机洗牌打乱卷积核 | 第24-25页 |
| 3.2.4 逐层初始化 | 第25页 |
| 3.3 算法描述 | 第25-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第30-40页 |
| 4.1 实验数据集介绍 | 第30-32页 |
| 4.1.1 MNIST数据集 | 第30-31页 |
| 4.1.2 CIFAR-10 数据集 | 第31页 |
| 4.1.3 STL-10 数据集 | 第31-32页 |
| 4.2 实验设计与流程 | 第32-34页 |
| 4.3 MNIST数据集上的实验分析 | 第34-36页 |
| 4.4 CIFAR-10 数据集上的实验分析 | 第36-37页 |
| 4.5 STL-10 数据集上的实验分析 | 第37-38页 |
| 4.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 结论 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
