复合结构张量对 CNN 的理解与改进：一项生物测量学研究
原文约500字/词，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提供了证据，表明 CNN 在有效提取方向特征方面存在困难。我们展示了使用包含具有确定性的紧凑方向特征的复杂结构张量作为 CNN 的输入，与仅使用灰度输入相比，能够持续提高识别准确性。实验证明，我们使用迷你复杂卷积网络提供的输入结合缩小的 CNN 尺寸，优于完全成熟、普遍存在的 CNN 架构。这表明 CNN...
研究发现CNN在提取方向特征方面困难，使用复杂结构张量作为输入提高识别准确性。迷你复杂卷积网络提供的输入结合缩小的CNN尺寸优于完全成熟的CNN架构。实验结果显示，对公开可用的periocular图像数据集，误差率降低了5-26%。
