| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 深度学习在图像分类中的研究现状 | 第17-27页 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第27-28页 |
| 1.4 研究内容和主要贡献 | 第28-30页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第30-31页 |
| 参考文献 | 第31-36页 |
| 第二章 多层Maxout激活函数 | 第36-58页 |
| 2.1 研究背景及意义 | 第36-37页 |
| 2.2 激活函数 | 第37-42页 |
| 2.3 多层Maxout激活函数 | 第42-44页 |
| 2.4 图像分类数据集 | 第44-47页 |
| 2.4.1 CIFAR-10 | 第44页 |
| 2.4.2 CIFAR-100 | 第44-46页 |
| 2.4.3 ImageNet | 第46-47页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第47-54页 |
| 2.6 小结 | 第54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 第三章 模型参数自适应初始化算法 | 第58-76页 |
| 3.1 引言 | 第58-59页 |
| 3.2 模型参数初始化方法 | 第59-62页 |
| 3.3 基于Maxout激活函数的模型参数自适应初始化方法 | 第62-67页 |
| 3.3.1 前向传播过程 | 第63-65页 |
| 3.3.2 反向传播过程 | 第65-67页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第67-74页 |
| 3.5 小结 | 第74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 第四章 基于联合优化目标函数的正则化方法 | 第76-96页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 正则化方法 | 第77-81页 |
| 4.3 基于联合优化目标函数的正则化方法 | 第81-85页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第85-92页 |
| 4.5 小结 | 第92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 第五章 总结语 | 第96-100页 |
| 5.1 研究内容与研究成果 | 第96-97页 |
| 5.2 研究展望 | 第97-100页 |
| 附录 缩略语表 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第104页 |