局部感受野的宽度学习算法及其应用

来源：计算机工程与应用杂志2020年第9期北京时间：

作者：李国强，徐立庄

单位：燕山大学 电气工程学院，河北 秦皇岛 066004

摘要：为了更快且更准确地对图像进行识别，提出了基于局部感受野的宽度学习算法（Local Receptive Field based Broad Learning System，BLS-LRF），该方法以宽度学习网（Broad Learning System，BLS）为基础模型，与局部感受野（LRF）的思想相结合，从局部特征和全局特征两方面对图像进行特征提取。采用两种图像数据集对网络进行研究，将研究结果和许多传统神经网络进行对比，结果表明BLS-LRF网络的测试精度不仅超过了传统网络的测试精度，而且训练过程所需要的时间有了很大程度的缩短。

关键词：宽度学习网,局部感受野,神经网络,图像分类