Abstract：
深度卷积神经网络(DCNN)是人工智能研究领域前沿方向.DCNN结构复杂、参数非常多、可解释性与鲁棒性不强,对图像数据集的清晰度要求很高,而目前关于DCNN抗噪性能研究还较欠缺.通过给手写体数据集DigitDataset的测试集添加4种不同幅度噪声,深入研究DCNN在手写体识别上的抗噪性能.研究结果表明:①噪声对DCNN性能影响很大,噪声幅度越大,精度下降越快;②指数噪声对精度影响最大,伽马噪声、瑞利噪声次之,高斯白噪声影响最小;③随着噪声参数a和参数b的增大,识别精度大幅度下降.该结果对DCNN的改进和高鲁棒性的深度学习系统(如深度模糊系统等)研究具有一定参考价值.
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软件导刊
ISSN： 1672-7800
Year： 2021
Issue： 5
Volume： 20
Page： 1-6
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