結(jié)合批規(guī)范化層的深度學習模型在水中目標識別中的應(yīng)用
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1208 K
標簽： 水聲目標 深度學習 分類
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文檔介紹：針對深度學習模型在訓(xùn)練水聲樣本數(shù)據(jù)時會出現(xiàn)穩(wěn)定性差進而導(dǎo)致分類識別效果不佳的問題，從網(wǎng)絡(luò)的局部連接、空間位置排列以及模型設(shè)計的角度出發(fā)，研究在原有一維序列卷積核與一維序列池化的基礎(chǔ)上，引入批規(guī)范化層，構(gòu)建了深度學習網(wǎng)絡(luò)模型。通過歸一化處理，達到加速網(wǎng)絡(luò)模型的收斂過程以及提高訓(xùn)練過程中的穩(wěn)定性的目的。最終為驗證該模型的有效性，對3類水聲目標樣本數(shù)據(jù)進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和模型驗證，證明該模型對水聲目標數(shù)據(jù)分類識別有一定程度的性能提升。
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