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[期刊论文]
基于跨连卷积神经网络的性别分类模型
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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.
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来源 ：
自动化学报
年份： 2016
期： 06
卷： 42
页码： 858-865
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