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基于图像的西红柿和玉米叶病害检测：一项深度对比实验
本研究基于卷积神经网络 (CNN) 引入一种新颖的植物病害检测模型，用于植物图像分类，对图像分类做出了重要的贡献。创新的训练方法使系统实施变得简化高效。该模型将两种不同的植物病害分类为四个类别，提出了一种新颖的植物病害识别技术。实验结果表明
PDF7 months ago
预处理训练数据提高卷积神经网络基于景观语义分割的准确性和泛化能力
本文利用不同的数据预处理方法，包括 CNN 培训、语义分割和数据增强等方法，对昆士兰州的湿热热带和阿瑟顿高原进行了土地利用覆盖特征的分类，并发现使用数据增强和缩放是创建可用于不同日期和传感器图像的通用模型的关键。
PDFa year ago
具有转移学习的隐私保护卷积神经网络训练
这篇论文提出了一种基于同态加密技术的隐私保护卷积神经网络训练的实现解决方案，并应用转移学习简化了 CNN 的训练问题。
PDFa year ago
ICLR通过 Cayley 变换在 Stiefel 流形上实现高效的黎曼最优化
本研究通过对参数进行正交约束优化，提出了两种算法 - Cayley SGD 和 Cayley ADAM，达到节省运行时间的效果并实现了 CNN 的更快收敛率与更少训练时间。
PDF4 years ago
Mini-batch Serialization: CNN 训练中的层间数据重用
介绍了一种名为 MBS CNN 训练方法以及 WaveCore CNN 训练加速器，它们通过在芯片缓冲区内优化复用而不是访问外部内存来减少内存访问并分别降低 DRAM 流量 75％和系统能量 26％。
PDF6 years ago
CVPRDisturbLabel: 在损失层上对 CNN 进行正则化
本文提出了 DisturbLabel 算法，通过在每次迭代中随机替换部分标签为不正确的值，使神经网络模型训练不会出现过拟合，并在几个流行的图像识别数据集上展示了有竞争力的识别结果。
PDF8 years ago