作者：李春利; 柳振东; 惠康华深度学习卷积神经网络模式识别边界数据图像识别样本选择
摘要：卷积神经网络模型的训练通常需要大量的训练样本,导致训练时间过长。针对这一问题,本文提出一种基于余弦相似度的边界样本选择方法,选取边界样本构造训练集。通过该方法分别对MNIST,CIFAR10,SVHN数据集进行样本选择,利用卷积神经网络分类器进行实验研究。实验结果表明：该方法能够保留训练集中的典型样本,剔除冗余样本,从而减少训练样本的数量,缩短网络训练时间,提高网络学习效率。
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