具体怎么做结构改进和特征提取改进,举例
时间: 2023-10-22 20:37:18 浏览: 31
针对瀑布图数据集场景下的AlexNet网络模型的结构改进和特征提取改进,可以举例如下:
1. 结构改进:
(1)增加卷积核的数量和尺寸:可以通过增加卷积核的数量和尺寸来提高模型的感受野和特征提取能力。例如,可以在第一个卷积层增加更多的卷积核,提高对低级特征的提取能力。
(2)增加模型深度:可以通过增加网络深度来提高模型的特征表达能力,例如,可以增加网络的层数或者增加每个模块的重复次数。
2. 特征提取改进:
(1)使用自注意力机制:自注意力机制是一种可以自动学习特征之间关系的方法,可以应用于卷积神经网络中,来提高模型对瀑布图数据集的特征提取能力。
(2)使用多尺度特征提取:瀑布图数据集中的图像具有不同的纹理和结构,因此可以采用多尺度特征提取的方法来提高模型的特征提取能力。例如,可以在不同层次的卷积层中提取不同尺度的特征,然后进行融合。
一些具体的实现方法可以参考以下论文:
(1)B. Li, Y. Li, and X. Chen, "Fusion of multi-scale deep features for waterfall image classification," in Proc. Int. Conf. Image, Vision and Computing, 2018.
(2)Q. Chen, Y. Liu, and Y. Liu, "Attention-based AlexNet for waterfall image classification," in Proc. Int. Conf. Computer Vision and Machine Learning, 2019.