紧凑型深度卷积神经网络在图像识别中的应用

针对深度卷积神经网络的结构越来越复杂,参数规模过于庞大的问题,设计出一种新的紧凑型卷积神经网络结构Width-MixedNet和其多分支的基本模块Conv-mixed,该架构扩展了卷积神经网络的宽度。Convmixed利用分支结构使多个不同的卷积层处理同一个特征图,提取不同的特征。在深度卷积神经网络的识别任务中,使用多个小型卷积层叠加,逐层缩小特征图的方法代替全连接层进行最后的特征提取。整个Width-MixedNet架构的参数数量只有3.4×10～5,仅有传统深度卷积神经网络的1/30。分别在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集上进行实验,准确率分别达到了93.02%、66.19%和99.59%。实验表明,Width-MixedNet有更强的学习能力和表现能力,在提高识别精度的同时,大大降低了网络的参数规模。