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一种基于互信息的空洞卷积自适应调节方法 

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申请/专利权人:华南理工大学

摘要:本发明公开的一种基于互信息的空洞卷积自适应调节方法,包括:构建自适应空洞卷积网络,所述自适应空洞卷积网络包括至少一个block单元,每个block单元包括卷积选择单元和空洞卷积网络;通过卷积选择单元的SoftMax单元得到各种空洞卷积核的置信度,选取置信度最高的作为输出,将输出作为空洞卷积网络的主路卷积层使用的空洞卷积核,进行卷积操作,得到特征图向量;构建用于训练的损失函数;空洞卷积核分类网络以损失函数进行训练,训练完成后直接根据输入的原始图输出多种可能的空洞卷积核,经过softmax单元后输出最优的扩张率。将本发明能够提高特征提取效率以及信息获取量。

主权项:1.一种基于互信息的空洞卷积自适应调节方法,其特征在于,包括以下步骤:构建自适应空洞卷积网络,所述自适应空洞卷积网络包括至少一个block单元,每个block单元包括卷积选择单元和空洞卷积网络,卷积选择单元包括SoftMax单元和空洞卷积核分类网络,空洞卷积核分类网络用于输出空洞卷积扩张率,SoftMax单元用于输出最优扩张率;通过卷积选择单元的SoftMax单元得到各种空洞卷积核的置信度,选取置信度最高的作为输出,将输出作为空洞卷积网络的主路卷积层使用的空洞卷积核,进行卷积操作,得到特征图向量;将输入图和卷积后的特征图向量作为两个变量,通过样本值根据公式得到HSICO,P;把标签转化成onehot标签向量,将特征图向量和onehot标签向量作为两个变量计算HSIC值,即-HSICP,S,得到用于训练的损失函数L=HSICO,P-HSICP,S,O、P、S分别代表原始图向量、特征图向量、onehot标签向量;空洞卷积核分类网络以所述损失函数进行训练,训练完成后直接根据输入的原始图输出多种可能的空洞卷积核,经过softmax单元后输出最优解,即最优的扩张率。

全文数据:

权利要求:

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