%A 李辰, 李建勋 %T 卷积神经网络的正交性特征提取方法及其应用 %0 Journal Article %D 2021 %J 上海交通大学学报 %R 10.16183/j.cnki.jsjtu.2020.276 %P 1320-1329 %V 55 %N 10 %U {https://xuebao.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_43737.shtml} %8 2021-10-28 %X

针对卷积神经网络中存在的特征冗余问题,将正交性向量的概念引入特征中,从强化特征之间差异性的角度,提出一种适用于卷积神经网络的正交性特征提取方法.通过搭建并列的卷积神经网络支路结构,设计正交损失函数,从而促使卷积核提取出相互正交的样本特征,丰富特征多样性,消除特征冗余,提升特征用于分类识别的效果.在一维样本数据集上的实验结果表明,相比于普通的卷积神经网络,所提方法能够监督不同卷积核,挖掘出更为全面的正交性特征信息,进而提升卷积神经网络的性能效率,为后续模式识别和紧凑型神经网络的研究奠定基础.