深度卷积网络模型：连续卷积与性能提升

"深度连续卷积神经网络模型构建与性能分析 (2016年)，作者：牛连强、陈向震、张胜男、王琪辉，发表于《沈阳工业大学学报》第38卷第6期，2016年11月，国家自然科学基金资助项目（61372176）。" 本文主要探讨了一种创新的深度卷积神经网络（CNN）模型，该模型基于连续卷积，旨在增强特征提取能力。在传统的卷积神经网络中，卷积层通常用于从输入图像中抽取特征，而连续卷积则是通过连续的多个卷积层来进一步提升模型的非线性表达能力。论文指出，这种连续卷积结构能够更细致地捕获图像的局部特性，特别是在处理复杂图像时效果显著。 模型设计的关键在于采用小尺度的卷积核，这样的设计允许模型对图像细节进行精细分析，同时，连续的两个卷积层增加了模型的复杂性，有助于捕捉更高层次的抽象特征。为了防止过拟合，论文引入了Dropout技术，这是一种随机失活策略，可以减少神经元之间的依赖，从而提高模型的泛化性能。此外，通过对模型进行适当的参数优化，可以有效抑制过拟合，确保模型在新数据上的表现。 实验部分，研究人员使用了三种不同类型的图像数据集，包括人脸表情、手写数字字符和彩色图像，进行了目标识别任务。实验结果表明，与传统的2或3层卷积结构以及手动特征提取方法相比，该连续卷积的深度模型在识别准确性和泛化性能上有显著优势。这证明了所提出的模型在处理复杂图像识别问题时的优越性。 关键词涵盖了卷积神经网络的基础概念，如连续卷积、深度学习、网络结构、特征提取、参数优化、池化以及图像识别，这些都是深度学习领域的重要组成部分。中图分类号为TP183，文献标志码为A，文章编号为1000－1646（2016）06－0662－05，这为读者提供了查找和引用该研究的详细信息。