基于多项式特征生成的卷积神经网络

刘铭, 肖志成, 于晓东

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吉林大学学报(理学版) ›› 2024, Vol. 62 ›› Issue (01) : 116-121. DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023181

基于多项式特征生成的卷积神经网络

  • 刘铭, 肖志成, 于晓东
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摘要

基于一维特征数据的多项式特征生成法,提出一种高维特征数据利用多项式特征生成法生成特征数据的数据增强算法,同时提出一种卷积神经网络训练时将生成的多项式特征数据与神经网络模型相融合的算法,其可将生成的多项式特征数据与卷积神经网络模型进行有机结合,并改善卷积神经网络模型建模时由于数据样本有限、数据样本总量固定、可使用的数据样本差异性小等数据限制所导致的模型识别准确率低、模型的泛化性能有限等问题.实验结果表明,该方法的卷积神经网络模型准确率得到了有效提升.

关键词

卷积神经网络 / 特征生成 / 多项式 / 特征堆叠

中图分类号

TP183

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刘铭, 肖志成, 于晓东. 基于多项式特征生成的卷积神经网络. 吉林大学学报(理学版). 2024, 62(01): 116-121 https://doi.org/10.13413/j.cnki.jdxblxb.2023181

基金

吉林省发改委基本建设项目(批准号:2022C043-2); 吉林省自然科学基金(批准号:20200201157JC)

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