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A Convolutional Fuzzy Min-Max Neural Network for Image Classification

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Trupti R. Chavan
Abhijeet V. Nandedkar
Erschienen in
Computer Vision and Image Processing
Verlag
Springer Singapore

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Abstract

Um neue Klassen zu erlernen, ohne die erlernten zu vergessen, werden CNN-Modelle offline geschult, was eine Umschulung eines Netzwerks unter Berücksichtigung sichtbarer und unsichtbarer Datenproben beinhaltet. Allerdings dauert ein solches Training zu viel Zeit. Dieses Problem wird mit Hilfe des vorgeschlagenen konvolutionalen Fuzzy Min-Max Neuronalen Netzwerks (CFMNN) gelöst, das den Umschulungsprozess vermeidet. Im CFMNN wird die Online-Lernfähigkeit dem Netzwerk hinzugefügt, indem die Idee der Hyperbox Fuzzy Sets für CNNs eingeführt wird. Um die Leistung von CFMNN zu bewerten, werden Benchmark-Datensätze wie MNIST, Caltech-101 und CIFAR-100 verwendet. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass eine drastische Verkürzung der Trainingszeit für das Online-Lernen von CFMNN erreicht wird. Darüber hinaus weist das vorgeschlagene CFMNN im Vergleich zu bestehenden Methoden kompatible oder bessere Genauigkeit auf.
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Titel
A Convolutional Fuzzy Min-Max Neural Network for Image Classification
Verfasst von
Trupti R. Chavan
Abhijeet V. Nandedkar
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Singapore
Buch
Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-15-4017-2

Electronic ISBN: 978-981-15-4018-9

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-4018-9_10
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