資料介紹
針對 Alexnet網(wǎng)絡(luò)對驗證碼( CAPTCHA)多目標(biāo)分類問題效果不理想、模型參數(shù)量與浮點數(shù)計算量過大的問題,提出一種基于Petr網(wǎng)優(yōu)化的 CAPTCHA識別方法。利用Peti網(wǎng)理論對 Alexnet和 Densenet-BC建模,并通過所建模型優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。同時,根據(jù)模型參數(shù)量與浮點數(shù)計算量的關(guān)系,提出超活性概念,對 Petri-ANPP-netPetri-ANPS-net、 Petri-DNBC-net模型進(jìn)行靈敏度分析。實驗結(jié)果表明,經(jīng)過 Petri網(wǎng)優(yōu)化后, Petri- Anpp-net模型的最高準(zhǔn)確度為60.40%,且超活性較小,模型靈敏度較差, Petri-ANPS-net模型的最高準(zhǔn)確度為97.50%,但超活性較小,模型靈敏度較差, Petri-dnbc-net模型的最高準(zhǔn)確度達(dá)到924%,具超活性較大,模型靈敏度較高。說明Pet網(wǎng)能在一定程度上優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù),且超活性對于評價模型的靈敏度具有一定的優(yōu)越性。
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