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Abstract
1 绪论
1.1 研究的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 非线性激活函数研究现状
1.2.2 降质图像分类研究现状
1.3 本文的研究内容
1.4 论文整体架构
2 卷积神经网络和非线性激活函数
2.1 卷积神经网络基本理论
2.1.1 卷积神经网络标准层及训练
2.1.2 AlexNet网络架构
2.1.3 Network in Network(NIN网络架构)
2.2 非线性激活函数
2.2.1 经典的非线性激活函数
2.2.2 修正的线性单元ReLU
2.2.3 指数线性单元ELU
2.2.4 其他非线性激活函数
2.3 本章小结
3 幂线性单元PoLU
3.1 引言
3.2 PoLU网络层设计
3.2.1 前向传播
3.2.2 反向传播
3.2.3 通道共享策略
3.3 在高质量图像分类中的应用
3.3.1 数据库
3.3.2 实验设置
3.3.3 实验结果及比较
3.4 本章小结
4 幂线性单元与降质图像分类
4.1 引言
4.2 基于预训练网络的降质图像分类
4.2.1 网络模型和图像降质类型介绍
4.2.2 实验设置和预训练网络的生成
4.2.3 实验结果及分析
4.3 基于PoLU的网络微调及降质图像分类
4.3.1 实验方法
4.3.2 实验设置和网络训练
4.3.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
参 考 文 献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致 谢
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