卷积神经网络地基云图识别的特征可视化方法
Research and Exploration in Laboratory（2021）
摘要
采用卷积神经网络深度学习的方法进行目标识别,无须人工参与选取特征,通过自动学习图像的内在特征,即能取得较高的识别准确率,在模式识别领域取得了广泛应用,但在地基云图自动识别领域的应用还很少见.这种自动学习的性能使得模型对黑箱网络学习过程不够理解,影响对网络模型的有效训练.地基云图识别卷积神经网络云图特征提取可视化方法,形象地展现不同卷积层提取的有效特征的属性和特点,验证了卷积神经网络对地基云图识别的可行性和有效性,有利于提高卷积神经网络识别地基云图识别准确率.实验结果表明,与几种传统的特征提取方法相比,卷积神经网络能取得更好的分类效果.
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