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| 数据样本有限的交通恐怖袭击行为识别 | |
| 作者姓名： | 杨黎霞 许茂增 陈仁祥 |
| 摘 要： | 为解决交通恐怖袭击行为识别时数据样本有限,难以满足深度神经网络(DNN)对海量训练数据的需求,提出数据增强深度学习的样本有限条件下交通恐怖袭击行为识别方法.首先,设计数据增强策略与方法,获得足够的训练样本;其次,在训练时使用原训练样本和增强训练样本计算代价函数,以抑制过拟合,提高鲁棒性;然后,堆栈多个稀疏自编码(SAE... |
| 关 键 词： | 样本有限 交通恐怖袭击 行为识别 数据增强 深度神经网络(DNN) |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |