《表1 深度卷积融合网络模型》

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《基于卷积特征深度融合的海上目标跟踪算法》

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本文特征融合模块可实现多层特征的快速融合与降维，得到冗余信息更少的综合特征。由于迁移学习利用已有的知识来学习新知识，核心是找到已有知识和新知识之间的关系进行建模。根据已有研究，迁移学习有利于模型参数的快速收敛，而且能够提高模型的泛化能力。本文结合迁移学习的思想，使用预训练的VGG-NET-16模型参数对除融合模块之外的模型参数进行初始化，并固定此部分参数，仅对融合模块参数进行训练。完整的深度卷积融合网络架构见表1。