基于改进最小分类误差准则算法的深度学习研究——以台风卫星云图为例
Research on deep learning based on improved minimal classification error criterion algorithm：take typhoon satellite image as example
上海海洋大学 信息学院, 上海 201306
摘要
针对传统基于最小分类误差准则（MCE）建立的目标函数存在样本错分类时网络出现的梯度反向问题，引入最小分类误差准则，定义带修正项的FMCE目标函数。以较高精度的交叉熵作为基函数，将FMCE作为修正函数，提出改进交叉熵目标函数CE-FMCE，使得网络在反向传播过程中提升标签类输出的概率。CE-FMCE不仅克服了传统MCE目标函数的梯度反向问题，还弥补了交叉熵函数对非标签集梯度不作区分处理的不足。分别在自建台风云图数据集和通用数据集MNIST上对CE-FMCE和MSE、交叉熵、MCE、M3CE进行对比实验，实验结果表明CE-FMCE优于其他目标函数。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(41671431)
上海市科委地方高校能力建设项目(15590501900)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0335
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3160-3163
文章编号: 1001-3695(2019)10-063-3160-04
发布历史
[2019-10-05] 印刷出版
引用本文
郑宗生, 侯倩, 邹国良, 等. 基于改进最小分类误差准则算法的深度学习研究——以台风卫星云图为例 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (10): 3160-3163. (Zheng Zongsheng, Hou Qian, Zou Guoliang, et al. Research on deep learning based on improved minimal classification error criterion algorithm：take typhoon satellite image as example [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (10): 3160-3163. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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