熵损失

作品数：167被引量：379H指数：10
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基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法
《计算机工程与设计》2024年第1期220-227,共8页韩越兴 杨珅 陈侨川 王冰 
国家重点研发计划基金项目(2018YFB0704400);国家自然科学基金面上基金项目(52273228);上海市自然科学基金项目(20ZR1419000);之江实验室科研攻关基金项目(2021PE0AC02)。
为解决材料图像分割中存在小样本、纹理复杂和数据分布不平衡的问题,抓住材料图像同相像素具有高度相似性的特性,提出一种基于复杂纹理特征融合的材料图像分割方法。在编码阶段,使用全卷积神经网络(FCN)作为基础网络,VGG16作为骨干网络...
关键词：材料图像分割 全卷积神经网络 特征融合 Dice损失 交叉熵损失 注意力机制 小样本 
基于双交叉熵的自适应残差卷积图像分类算法被引量：3
《计算机工程与设计》2023年第12期3670-3676,共7页李伟 黄鹤鸣 
国家自然科学基金项目(62066039、61662062)。
为弥补卷积神经网络在图像分类方面对颜色特征的不敏感,并生成更逼真的图像样本,提出一种基于双交叉熵的自适应残差卷积图像分类算法。将双交叉熵损失函数应用到深度卷积生成对抗网络中的判别模型;结合图像的主颜色特征和残差卷积神经...
关键词：双交叉熵损失 生成对抗网络 卷积神经网络 多特征融合 自适应权重 改进的差分演化算法 图像分类 
基于元学习的自适应视频流算法
《计算机工程与设计》2023年第3期641-647,共7页易令 李泽平 
国家自然科学基金项目(61462014)。
针对现有的码率自适应(adaptive bitrate,ABR)算法存在控制规则简单,不能有效提升用户体验质量(quality of experience,QoE),提出一种基于元学习的LABR(reinforcement learning based ABR)算法。采用策略梯度训练策略网络,利用元学习(me...
关键词：码率自适应算法 体验质量 元学习 策略梯度 基线 熵损失 期望奖励 
融合交叉熵损失的3DCNN探水作业动作识别被引量：1
《计算机工程与设计》2022年第4期1160-1165,共6页刘春霞 高强 潘理虎 龚大立 
山西省应用基础研究计划基金项目(201901D111252);先进控制与装备智能化山西省重点实验室开放课题基金项目(ACEI202002)。
为解决矿井探水作业中人工验收效率低、耗时长等问题,提出一种融合交叉熵损失函数的3DCNN探水作业动作识别模型。使用ReLU非线性化函数和SoftMax交叉熵损失函数,将隐含的特征数据判断分类别后再进行学习,得到较为丰富的批次网络信息图;...
关键词：煤矿水害防治 探水作业 图像处理 行为分类 深度学习 三维卷积神经网络 
模糊向量的安全概略构造及其安全性分析
《计算机工程与设计》2010年第23期4957-4959,4967,共4页李西明 杨波 姚金涛 
国家自然科学基金项目(60773175;60973134);现代通信国家重点实验室基金项目(9140C1108020906);广东省自然科学基金项目(9151064201000058);华南农业大学创新基金项目(6100-k09156)
汉明空间上的向量距离是用向量差值的汉明重量来定义的,普通向量空间上的向量距离是用向量差值的功率来定义的,汉明空间上的安全概略构造方法并不适合普通向量空间上安全概略的构造。研究了普通向量空间上安全概略的构造问题,提出了模...
关键词：模糊向量 安全概略 最小熵 熵损失 噪声 
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