高级检索
检索提示：高级检索多个条件检索时是按照顺序运算的：如 A或B与C 即:(A或B)与C
[期刊论文]
基于跨连卷积神经网络的性别分类模型
作者：
收录：
摘要：
为提高性别分类准确率,在传统卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的基础上,提出一个跨连卷积神经网络(Cross-connected CNN,CCNN)模型.该模型是一个9层的网络结构,包含输入层、6个由卷积层和池化层交错构成的隐含层、全连接层和输出层,其中允许第2个池化层跨过两个层直接与全连接层相连接.在10个人脸数据集上的性别分类实验结果表明,跨连卷积网络的准确率均不低于传统卷积网络.
关键词：
作者机构：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
相关关键词：
相关文章：
2020，医疗卫生装备
2020，计算机工程与应用
2019，生物医学工程学杂志
2018，软件学报
来源 ：
自动化学报
年份： 2016
期： 06
卷： 42
页码： 858-865
被引次数：
WoS核心集被引频次：
SCOPUS被引频次：
ESI高被引论文在榜： 0 展开所有
万方被引频次：
中文被引频次：
近30日浏览量： 3
归属院系：
信息学部
信息学部 计算机学院
全文获取
外部链接：
