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[计算机科学讲义] 神经信息处理 第11306卷（第25届国际会议，ICONIP 2018，柬埔寨暹粒，2018年12月13-16日，会议录，第六部分）|| 基于Gabor滤波器和伪逆学习自编码器的快速图像识别

DOI：10.1007/978-3-030-04224-0_43 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 深度神经网络已成功应用于多个领域，并在一些典型任务（尤其是计算机视觉）中取得了显著成果。然而，深度神经网络通常采用基于梯度下降的算法进行训练，这会导致梯度消失和梯度爆炸问题。此外，设计深度神经网络结构并为特定任务寻找最优超参数需要专家级的专业知识，因此训练深度神经网络成为一个非常耗时的过程。为克服上述缺点，我们提出了一种结合Gabor滤波器和伪逆学习自编码器的模型。该模型优化采用非梯度下降算法，同时我们给出了在整个训练过程中设置隐藏神经元数量和隐藏层数量的经验公式。实验结果表明，我们的模型在速度上优于现有基准方法，同时具有相当的识别精度。
作者： Xiaodan Deng，Sibo Feng，Ping Guo，Qian Yin
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

为克服深度神经网络存在的梯度消失、梯度爆炸问题以及训练耗时等缺点，本文提出一种结合Gabor滤波器与伪逆学习自编码器的模型，以实现快速图像识别。

研究成果

所提出的结合Gabor滤波器与伪逆学习自编码器的模型融合了两者的优势，兼具快速训练速度和可比的识别精度。该模型即使对非专业人士也易于使用，有助于推动人工智能的普及化。

研究不足

该方法在MNIST数据集上表现良好，但在CIFAR10数据集上未获得理想的测试准确率，可能是因为仅使用单色通道时丢失了颜色信息。未来工作将聚焦于处理彩色图像并设计更复杂的网络架构以提高分类准确率。

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