深度学习下的Fisher准则改进卷积神经网络识别算法优化

本文主要探讨了一种基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法。随着深度学习技术在图像识别领域的广泛应用，尤其是在人脸识别和手写字识别等场景，如何有效利用深度学习的自动特征提取能力并解决样本量减少或迭代次数受限时识别性能下降的问题，成为了一个重要的研究课题。 作者孙艳丰等人提出的方法旨在通过结合Fisher准则与深度卷积神经网络（DCNN）的优势来优化模型性能。在前向传播阶段，他们利用DCNN自动提取图像的结构信息和其他高级特征，这不仅提高了特征的表示能力，还通过卷积层的共享权值和池化、下采样策略减少了模型中的参数数量，从而降低了模型复杂度，有助于防止过拟合。 在反向传播权重调整时，他们引入了Fisher准则作为约束。传统的反向传播(BP)算法着重于最小化误差，而Fisher准则则在优化过程中增加了类间距离最大化和类内距离最小化的考虑。这种改进使得权重调整更加倾向于找到有利于分类的最优解，即使在样本量有限或训练次数较少的情况下，也能提升系统的识别率。 实验结果显示，基于改进Fisher准则的混合深度学习算法在面对标签样本不足或训练次数有限的情况下，仍能够展现出良好的识别性能。这表明该方法对于资源受限的场景具有显著的优势，可以作为一种有效的特征学习和分类策略。 关键词涵盖了深度学习、卷积神经网络、Fisher准则、反向传播算法以及人脸识别和手写字识别等实际应用领域。该研究对于提升深度学习在实际问题中的鲁棒性和效率具有重要意义，也为其他领域的特征提取和分类任务提供了新的思考方向。