公开(公告)号：CN108846475B

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN201810542036.0

申请日：2018-05-30

Applicant: 华侨大学

Inventor： 朱建清 ,  曾焕强 ,  陈婧 ,  蔡灿辉 ,  杜永兆 ,  傅玉青 ,  林露馨

IPC: G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种应用于目标检测、目标分类或目标识别系统的分段密集连接型深度网络构建方法，首先把深度网络中各串连续连接的卷积层划分为多个小段；其次，对每个小段内的卷积层进行密集连接，即段内密集连接；然后，对每个小段进行密集连接，即段间密集连接，从而实现了对连续连接的卷积层的分段密集连接。最后，在各串连续连接的卷积层之间配合上最大池化层，并在最后的最大池化层之后配上全连接层，就完成了分段密集连接型深度网络的构建。借助分段密集连接的机制，一方面有利于训练更深的深度网络，进而有利提升深度网络的特征学习能力；另一方面，由于分段划分，各个小段内只包含少数卷积层，能够有效地避免因密集连接所带来的庞大计算量。

公开(公告)号：CN108846475A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810542036.0

申请日：2018-05-30

Applicant: 华侨大学

Inventor： 朱建清 ,  曾焕强 ,  陈婧 ,  蔡灿辉 ,  杜永兆 ,  傅玉青 ,  林露馨

IPC: G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种分段密集连接型深度网络构建方法，首先把深度网络中各串连续连接的卷积层划分为多个小段；其次，对每个小段内的卷积层进行密集连接，即段内密集连接；然后，对每个小段进行密集连接，即段间密集连接，从而实现了对连续连接的卷积层的分段密集连接。最后，在各串连续连接的卷积层之间配合上最大池化层，并在最后的最大池化层之后配上全连接层，就完成了分段密集连接型深度网络的构建。借助分段密集连接的机制，一方面有利于训练更深的深度网络，进而有利提升深度网络的特征学习能力；另一方面，由于分段划分，各个小段内只包含少数卷积层，能够有效地避免因密集连接所带来的庞大计算量。