TY - JOUR A2 - 张，徐云丽AU - 赵，齐盟 - 吕，舒畅AU - 张博学AU - 锋，温泉PY - 2018 DA - 2018年6月26日TI - Multiactivation池法卷积神经网络的图像识别SP - 8196906 VL - 2018 AB - 卷积神经网络（细胞神经网络）今天正变得越来越流行。细胞神经网络现在已成为适用于图像处理，大数据处理，雾计算等细胞神经网络通常由几个基本单元如卷积单元，汇集单元，激活单元，等等的一种流行的特征提取。在细胞神经网络，常规方法池指2×2 MAX-池和平均池，其被卷积或RELU层之后施加。在本文中，我们提出了一个Multiactivation池（MAP）的方法，使细胞神经网络的分类任务更加准确而不增加深度和可训练参数。我们一个池层之前添加更多的卷积层和扩大池区到4×4,8×8,16×16，甚至更大。在做大规模的二次抽样中，我们挑选前k激活，总结他们，并通过超参数约束它们 σ 。我们挑VGG，ALL-CNN和DenseNets作为我们的基准模型和评估我们的标准数据集提出的MAP方法：CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN和ImageNet。分类结果是有竞争力的。SN - 1530-8669 UR - https://doi.org/10.1155/2018/8196906 DO - 10.1155 /八百一十九万六千九百○六分之二千○十八JF - 无线通信和移动计算PB - Hindawi出版KW - ER -