标题：基于聚类和PEDCC-Loss的CNN分类器的分类性能提升
作者：赵璐 何子况 朱秋煜
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：CNN；分类器；聚类；PEDCC-Loss；BIRCH
摘要：提出了一种基于PEDCC-Loss和聚类的方法来提升CNN分类器分类性能的算法。利用CNN以及PEDCC-Loss来对图像进行特征提取，然后用BIRCH聚类算法对每类图像的隐特征进行聚类，以获得更好、更逼真的非线性边界，最大程度地减少误分类的边界点。将网络最后一层的PEDCC权重作为每类图像的中心，并以聚类后的子簇的簇心作为分类的辅助判断依据进行图像分类。实验结果表明，该算法的分类准确率相比CNN有一定的提升。