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> Universe Scientific Publishing
> 2020年2卷4期
>
基于挤压激励残差神经网络的垃圾分类
DOI:
10.18686/jsjxt.v2i4.30232
基于挤压激励残差神经网络的垃圾分类
文摘阅读
16
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3
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18
被引
0
池 硕, 李 丹
四川大学锦城学院计算机与软件学院
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摘要:
为了简单高效地对生活垃圾进行识别分类,本文提出了一种基于挤压激励残差神经网络的垃圾分类识别方法。该方法是使用挤压激励块对残差网络进行的变形,这种网络继承了二者的优点。本文设计一组对照实验,并通过实验观察对比表明,挤压激励残差网络有效的提高了网络的效率,加快网络收敛速度,准确率比同等参数的残差网络高1%。
关键词:
残差网络;垃圾分类;图像分类;深度学习;挤压激励网络
在线出版日期:
2025-08-22
(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
Universe Scientific Publishing
ISSN:2661-3719
年,卷(期):
2020
,2
(4)
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