文件名称:
一种新的CNN网络可以更高效地区分自然图像&生成图像
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文件大小: 489kb
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：本文来自于csdn，本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络(CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入，进行自适应地调整，同时保持固定的深度，以稳定CNN结构并实现良好的识别表现。对于所提出的模型，我们采用一种称为“局部到全局”的策略，即CNN能够获取局部图像的识别决策，而全局的识别决策可通过简单的投票方式获得。我们通过大量的实验来评估模型的性能。实验结果表明，该方法优于现有的其他识别方法，且在后处
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