DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 4.1. 关于性感觉寻求在网络性自我展示与高危性行为中的作用 本研究考察了网络性自我展示、性感觉寻求和高危性行为之间的关系，结果发现网络性自我展示与性感觉寻求、男性临时性伴数量之间存在显著正相关，且能正向预测性感觉寻求、男性临时性伴数量。性感觉寻求在网络性自我展示与男性临时性伴侣数量之间起部分中介效应。这些结果符合先前提及的研究，GSN apps使用度更高的MSM更可能在GSN apps个人资料上传自己裸露的胸部或其他性感部位，这与发生无保护性行为的可能性正相关；性自我暴露使年轻人更容易受到网上性引诱和线下性接触(Noll et al.， 2009; Wolak et al.， 2008; Ybarra et al.， 2007)。这一中介模型的结果也符合自我知觉理论(Bem， 1972)对性感觉寻求在网络性自我展示和高危性行为关系作用的解读，当人们向他人呈现某些特征时，这些特征对自我变得更加突出，并且更有可能指导未来的行为(Schienker et al.， 1994)，因此MSM群体的网络性自我展示可以部分通过提高性感觉寻求从而提高了男性临时性伴数量这一高危性行为。 此外，值得注意的结果是网络性自我展示与插入性及接受性无保护肛交之间存在有显著负相关，可以负向预测接受性无保护肛交。这一结果并不符合先前不同研究普遍肯定的GSN apps使用会增加MSM性行为的频率，且是促使艾滋病传播的一大影响因素(张北川等，2001)。这可能是因为GSN apps使用不会增加无保护性行为发生的概率，其出现只是科技发展带来的社交手段的改变，GSN apps使用者与非使用者在性感觉寻求、性伴侣寻求、同志身份认同都没有显著的差异(张海波等，2015)。此外也有一些研究与我们当前的结论一致，例如GSN apps使用并不会增加无保护性行为(吴尊友，2011)。香港的一项研究甚至显示，GSN apps使用频率与无保护性行为呈现反向相关(Yeo & Ng， 2016)。本研究结果还发现性感觉寻求在网络性自我展示和接受性无保护肛交的关系中起到完全中介效应，这一结果可能是因为MSM群体的网络性自我展示是依托GSN apps平台进行发布的，在使用GSN app进行网络性自我展示必然会增加使用GSN app使用的时长和频率，从而增加在软件上浏览和获取更多有关防控艾滋病传播的科普知识(例如，MSM群体中“0号比1号更容易感染艾滋病”)的可能性。先前也有研究发现在GSN apps上发布的艾滋病知识和检测信息，收到了良好的行为反馈(Muessig et al.， 2013)。而且目前，对HIV感染相关知识的认识不足或缺乏仍然是MSM实施高危性行为、感染HIV的主要原因之一(Wei & Raymond， 2011)。这一结果从侧面说明了或许可能是GSN apps在防控艾滋病方面知识方面的有效宣传，大大提高了MSM个体对无保护性行为的风险感知，即通过降低自身性感觉寻求，从而减少了无保护性肛交行为的发生频率。两个中介模型的结果看似对立，实则相互补充，为我们今后进一步了解和确定GSN apps使用与危险性行为的关系以及两者关系背后的心理机制研究提供了新的理论视角。 4.2. 本研究对MSM群体艾滋病传播干预的意义 上述有关网络性自我展示、性感觉寻求以及高危性行为的回归分析结果和中介效应结果提示我们，可以从以下两个方面入手对MSM群体的艾滋病传播进行有效干预。一是坚持扩大GSN app上有关艾滋病防控和性安全知识的宣传力度。研究表明对MSM人群的艾滋病相关知识教育不能只是一般性艾滋病预防知识，还需要针对该人群危险性行为特征调整和丰富健康教育内容，包括艾滋病感染风险认知知识，安全性行为技巧知识、拒绝无保护性行为技巧知识、劝说性伴采取安全性行为技巧知识等；以及在MSM社区中营造安全性行为的文化氛围，将安全性行为作为一种时尚在MSM人群中进行推广(王园园&李十月，2015)。可以通过发挥核心人群(即他的意识和思想以及行为方式会对周围MSM人群产生很大影响的人)在同伴教育中的作用，通过核心人群的带动，以达到更好的干预效果，以期引导GSN apps朝更有利于防控艾滋病的软件使用环境发展。二是在MSM艾滋病干预中，应考虑其性感觉寻求特点，并根据不同性感觉寻求水平的MSM对艾滋病防治信息的唤醒需要，给予针对性的心理行为干预。通过心理咨询、团体辅导和个体辅导等方式降低性感觉寻求水平，从而降低MSM群体的高危性行为(姜婷婷等，2014)。
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user: 摘 要 可扩展性、数据的稀疏性及用户的冷启动问题是传统的协同过滤推荐算法所面临的主要问题。由此提出一种基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法：首先将原始矩阵使用奇异值分解(SVD)方法进行矩阵分解，较好地对原始数据进行降维，然后使用Meanshift (均值漂移)聚类对所有的物品进行聚类，最后在聚类后的类别中结合改进的基于物品的协同过滤算法，进而减少邻居商品的搜索范围。此方法不仅提高了推荐速度，还良好地解决了用户冷启动问题及数据稀疏问题，在MovieLens 1M数据集上相比于传统的基于物品的协同过滤算法MAE值最多下降了4.52%。 关键词 :可扩展性，矩阵分解，Meanshift聚类，协同过滤，用户冷启动问题，数据稀疏问题 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 人们现在处在一个科技飞速进步的“大数据”时代，移动互联网技术的日新月异，不仅为人们的生活提供了极大的便利，同时也带来了海量的数据信息资源。然而面对如此庞大的信息资源，如何有效地利用这些资源自然成了近些年来研究者们研究的热点问题之一。而作为普通用户面对大量的数据时常常不知如何更好更快地选择自己所需要的信息，比如在音乐平台选择自己喜欢的类型的歌，在电子商务平台中选择想要购买的商品等。推荐系统应运而生，它在信息过滤、信息细化以及向用户提供个性化服务中发挥了显著作用，提供了一种崭新的信息服务模式 [ 1 ]。推荐系统中目前较为主流的推荐算法是协同过滤推荐 [ 2 ] (Collaborative Filtering， CF)。 面对用户的数量往往远远大于物品数量的现象，用户的冷启动问题 [ 3 ] 成为了一个比较严重的问题。杨秀梅 [ 4 ] 等在新闻推荐系统中提出基于用户上下文信息的方法，也改善了用户的冷启动问题，提升了用户的满意度。高玉凯 [ 5 ] 等提出了一种基于协同矩阵分解的用户冷启动推荐算法，来缓解推荐算法在用户冷启动上面临的情况。杨圩生 [ 6 ] 等使用基于信任环的用户冷启动推荐，不仅有效解决了用户冷启动问题，还提高了推荐的准确率。但是现在很多用户更倾向于操作简单的直接评分而非字字需要思考输入的评论，这就导致了大多数情况下我们并没有过多的相关数据可以进行分析。 数据的逐渐增多引起的可扩展性问题 [ 7 ] 也比较严重，因此国内外很多研究人员将聚类这一方法结合到协同过滤推荐算法中，来改善各种推荐算法的性能。Birtolo [ 8 ] 等提出了一种基于模糊C均值的物品协同过滤推荐算法，实验证明有较好的推荐性。Sarwar [ 9 ] 等提出了基于用户的k-means聚类协同过滤推荐算法，良好地改善了传统基于用户的协同过滤推荐算法的性能。邓爱林 [ 10 ] 等使用基于项目聚类的协同过滤算法，有效提高了推荐系统的实时响应速度。林建辉 [ 11 ] 等采用了基于SVD与模糊聚类的协同过滤推荐算法提高了推荐的质量。王伟 [ 12 ] 等通过SVD与K-means聚类结合的协同过滤算法来提升推荐效果。可是对于k-means聚类等一系列需要提前设定簇数K的聚类方法而言，如果簇的数量选择不当有时将有可能严重影响聚类的效果。 同时在推荐系统中，所用到的数据往往是稀疏的，处理起来十分困难，众多研究人员研究表明数据填充和降维是缓解以上问题的有效方法。孙金刚 [ 13 ] 等基于项目的属性结合云填充技术解决了数据稀疏带来的相似性度量问题。高风荣 [ 14 ] 等通过划分稀疏矩阵，缩小推荐搜索范围的方法提升了传统协同过滤推荐算法的性能。 为了更好地解决以上用户冷启动、数据稀疏、可扩展性严重等问题，同时综合考虑到现实生活中的实际情况，我们提出一种基于矩阵分解和Meanshift聚类(均值漂移聚类)的协同过滤推荐算法。奇异值是矩阵的一个良好特征 [ 15 ]。通过使用奇异值分解(SVD)进行矩阵分解可以在较好地保留原有数据特征的情况下，对数据进行一定程度上的降维，以达到节省时间及降低空间复杂度的目的。Meanshift [ 16 ] 聚类是一种基于密度的聚类，Meanshift聚类无需提前指定簇的数量，所以我们认为采用Meanshift聚类在面对未知的数据时是一种更合理的处理方法。同时算法采用了一种改进的欧几里得相似性度量方法进行物品间的相似性度量，最后在此基础上进行评分预测推荐。这使得整个推荐算法不仅可以对推荐结果有更好的解释性，而且更符合现实生活种的实际情况。
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user: 2. 相关工作 2.1. 问题定义 首先通过收集用户对物品的评分及评分时间 T t ，得到用户–物品评分矩阵 ，其中用户集合 U = { u 1 ， u 2 ， ⋯ ， u m } 表示共有m个用户，物品集合 I = { i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i n } 表示共有n个物品， r i j 表示的则是用户 u i 对物品 i j 的评分。用户–物品评分矩阵 R m × n 的具体表达形式如下所示： 2.2. 传统协同过滤算法 传统的协同过滤算法主要分为三大类，分别是于内容的协同过滤(Content-Based Collaborative-Filtering)、基于邻域的协同过滤(Neighborhood based Collaborative-Filtering)和基于模型的协同过(Model-based Collaborative Filtering)。其中基于邻域的协同过滤又分为基于用户的协同过滤(User-based Collaborative Filtering)和基于物品的协同过滤(Item-based Collaborative Filtering)。基于邻域的协同过滤的基本思想是通过在大量用户或物品中找到相近相似的用户或物品进行推荐。基于邻域的协同过滤推荐算法可将其过程分为四步： (1) 构造用户–物品评分矩阵。 通过多种途径获取到每一个用户对每一样物品的评分，进而构造出用户–物品评分矩阵。 (2) 计算用户或物品的相似性，得到最近邻集合。 表示的是物品a和物品b的相似度，其中a，b表示的是两种不同的物品， R u ， a 和 R u ， b 分别代表的是用户对于物品a，b的评分， R ¯ a 代表的是物品a得到所有用户的评分的平均值， R ¯ u 代表的是物品b得到的所有用户评分的平均值， R ¯ u 代表的是用户u给予的所有评分的平均值。目前用于相似性度量的方法主要有四种，分别是： 欧几里得相似度： s i m ( a ， b ) = 1 1 + ∑ ( a i − b i ) 2 (1) 其中 表示物品a在第i维的值。 余弦相似度(Cosine Similarity)： s i m ( a ， b ) = cos ( a → ， b → ) = a → ⋅ b → ‖ a → ‖ ⋅ ‖ b → ‖ (2) 修正余弦相似度(Adjusted Cosine Similarity)： s i m ( a ， b ) = ∑ u ∈ U ( R u ， a − R ¯ u ) ( R u ， b − R ¯ u ) ∑ u ∈ U ( R u ， a − R ¯ u ) 2 ∑ u ∈ U ( R u ， b − R ¯ u ) 2 (3) 皮尔森系数(Pearson correlation)： (4) 假设若是使用基于物品的协同过滤算法，令目标物品为i， s i m ( i ， i q ) 表示的是物品i与集合中物品 i q 的相似性表达形式如公式(5)所示。计算完物品之间的相似性后可由若干个相似性较高的物品构成则需要搜寻的目标物品i的最近邻集合 I = { i 1 ， i 2 ， ⋯ ， i q } ，其中 i ∩ I = ∅ 。 (5) (3) 预测评分。 根据目标用户或目标物品的最近邻集合计算出目标用户对目标物品的预测评分。对于用户u对物品i的评分预测，若使用基于物品的协同过滤算法进行评分预测，则其评分预测公式为如公式(6)所示。 r ^ u ， i = r ¯ i + ∑ i q ∈ I s i m ( i ， i q ) × ( r ^ u ， i q − r ¯ i q ) ∑ i q ∈ I ( | s i m ( i ， i q ) | ) (6) 其中 表示的是物品i收到的所有用户的平均评分， r ^ u ， i q 是用户u对物品 i q 的评分。 若使用基于用户的协同过滤算法进行评分预测，则其评分预测公式为如公式(7)所示。 r ^ u ， i = r ¯ u + ∑ u ∈ U ′ s i m ( u ， u q ) × ( r ^ u q ， i − r ¯ u q ) ∑ u ∈ U ′ ( | s i m ( u ， u q ) | ) (7) 其中 和 r ¯ u q 分别表示的是用户u和用户 u q 对所有物品的平均评分， U ′ 是用户u的最近邻集合。 (4) 进行top-q推荐。 在预测完评分的基础上选取top-q进行推荐。
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user: 3. 基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法 3.1. 奇异值分解 在众多矩阵分解方法中，SVD是常用的矩阵分解的方法之一，SVD和特征值分解所必须要求的满秩的方阵不同，奇异值分解可以应用于任何实矩阵，因此其往往用于推荐算法中。因此我们可通过原始的用户–物品评分矩阵 R m × n ，利用SVD将其分解成三个矩阵，分别是左向量矩阵 U m × m 、对角矩阵 K m × n 、右向量矩阵 。原始的用户–物品评分矩阵 使用SVD进行矩阵分解的具体表达如公式（8）所示。 R m × n = U m × m K m × n I n × n T (8) 使用SVD进行矩阵分解之后我们便可以获得具有重要信息的对角矩阵 K m × n 。接下来通过设置所要保留的特征的维度d，其满足的条件是 d ≪ m 且 。由此我们通过计算便可以获得物品–评分矩阵 I d × n ，计算的具体公式如公式(9)所示。 I d × n = K d × d U m × d T R m × n I n × n T (9) 通过公式(8)和公式(9)，我们不仅可以将特征的维度降至为d，同时还可以获得更好的可以反应物品与评分之间关系的物品–评分的矩阵 I d × n ，这有利于后面我们使用改进的基于物品的协同过滤算法来更好的计算相似度并完成推荐任务。 3.2. Meanshift聚类 面对海量的数据，随着用户或者项目的增多，推荐系统的响应速度会越来越慢，所以先采用聚类的方法后再进行推荐其可以减少邻居的搜索范围，进而提升响应速度。在聚类算法中，往往簇的数量是不好确定的，而且簇的大小也不均。但是Meanshift聚类具有不需要事先设定具体的簇数K，只需要设定带宽B的特点，同时其具有很好的实时计算性。所以我们决定使用Meanshift聚类算法对数据进行聚类。 假设给出一个k维的空间，其中样本集合为 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x z } ， x z 为其中的第z个样本点。区域 是满足以下表达式(10)关系的a点的集合，其可以视为一个半径为H，圆心为x的高维度球形区域。 S H ( x ) = ( a | ( a − x ) ( a − x ) T ≤ H 2 ) (10) 表示在这z个样本点中，有 个样本点在区域 S H ( x ) 中。由此可以得出均值漂移向量的的基础定义公式为： M H ( x ) = 1 m ∑ x z ∈ S H ( x z δ y δ x − x ) (11) 为了使得区域中距离中心点越近的点拥有越大的权值，取得更好的聚类效果，我们使用高斯核函数，其在Meanshift聚类中的具体计算公式为： N ( x ) = 1 2 π B e − x 2 2 B 2 (12) 结合公式(11)和公式(12)，我们可以得出最终引入了和函数的均值漂移向量的计算公式为： M H ( x ) = ∑ z = 1 p x z G ( ‖ x − x z H ‖ 2 ) ∑ z = 1 p G ( ‖ x − x z H ‖ 2 ) − x (13) 其中p代表的是带宽B范围内点的数量， G ( x ) 为当前高斯核函数公式(12)的导数的负值。 若以一组二维空间中的数据点为例，均值漂移聚类的步骤可以分为以下五步： (1) 随机选取一点x为中心点，然后以r为半径画一个圆形，作为滑动窗口。圆形滑动窗口迭代地向更高密度区域去移动，直至收敛。 (2) 在迭代过程中，x点通过每次迭代移向圆形区域内的均值点处移向更高密度的区域(即包含数据点点数更多的区域)。 (3) 圆形滑动窗口一直不断移动，直到窗口中的数据点点数不再增加。 (4) 当有多个圆形滑动窗口出现重叠时，删除包含数据点点数较少的窗口。 (5) 根据数据点所处的滑动窗口进行聚类。 虽然聚类所消耗的时间较长，但是我们可以进行离线的聚类，并且保存聚类的结果，进而在接下来的相似性度量及推荐时可以保证以较快的速度完成相应的任务。 3.3. 改进的物品相似性度量 在传统的协同过滤算法中相似性度量都没有考虑到时间这一影响因素，只是将所有的物品的评价均等的看待，以此来衡量物品的相似性。而在现实生活中，针对一个物品的评价，近期的评分往往比往期的评分更重要，因为其更能反映出物品当前的状态，和用户对该物品的看法。所以我们针对物品之间的相似性度量，将时间因子考虑了进去。随着时间的推移，我们认为相似性表现为一种呈指数形式的衰减，衰减速度与当前推荐时的时间与之前物品被评分的时间的差值成正比，其表达式如公式(14)所示。 s i m T n ( a ， b ) s i m T a ( a ， b ) = e − w t T n (14) 最终我们采用的是一种改进的欧几里得相似性度量方法。其中 T n 代表的是当前推荐时的时间， T t 代表的是之前物品被评分的时间， w t 代表的是指数衰减常数。结合公式(1)和公式(14)后，我们可以得到改进的欧几里得相似性度量方法的表达式如下所示： s i m T n ( a ， b ) = 1 1 + ∑ ( a i − b i ) 2 e − w t T n (15) 通过离线的聚类之后我们只需在类别目标物品所在的类别中度量其与其他物品的相似性即可，然后选取特定数量的物品形成目标物品的最近邻集合，这有效缓解了算法的扩展性问题。同时，考虑到时间的影响不仅使得本算法可以更快速的完成推荐，还使得其对于推荐结果拥有了更好的解释性。 3.4. 物品评分预测 基于物品的协同过滤算法的基本思想是：同一用户因为其自身的特点，往往会造成其对于不同物品的评分具有一定的相似性，因此当我们需要预估某个用户对于某样物品的评分时，我们可以利用该目标用户对该目标物品的若干样相似物品的评分来预测目标用户对于目标物品的评分。 所以我们最后采用公式(6)进行评分预测。 3.5. 物品评分预测 算法过程如下： 输入：用户–物品评分矩阵 R m × n ，均值漂移聚类带宽B，所要保留的特征的数目d，推荐物品的数量q，目标用户 u i ，目标用户 u i 有过评价的物品 i j ，指数衰减常数 w t 。 输出：目标用户 u i 对于物品 i j 的预测评分，top-q推荐物品。 步骤1：对原始的用户–物品评分矩阵通过公式(8) (9)进行奇异值分解处理，获得物品–评分矩阵。 步骤2：离线的对物品–评分矩阵通过使用公式(13)迭代的完成均值漂移聚类，获得各物品之间聚类后的结果，并进行保存。 步骤3：根据公式(15)改进的欧几里得相似性度量方法计算物品 i j 与其所属类别中的物品的相似度，获得得物品 i j 的最近邻集合。 步骤4：在最近邻集合的基础上，利用公式(6)基于物品的评分预测方法对物品 i j 进行评分预测。 步骤5：对前q样物品进行top-q推荐。
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user: 4. 实验及结果分析 4.1. 实验环境 实验环境的配置如表1所示。 Table 1 Lab environmen 硬件/软件 版本/配置 OS Windows10， 64位 Python 3.7 处理器 Intel(R) Core(TM)i7-7500 CPU @ 2.7 GHz2.90 GHz RAM 8 GB 表1. 实验环境 4.2. 实验数据集 本实验采用的是MovieLens 1M数据集(http://fifles.grouplens.org/datasets/movielens/)，MovieLens是著名的推荐算法数据集之一，其中含许多用户对多部电影的评分评级、用户属性和电影标签等信息。MovieLens 1M数据集共包括6040位用户和3883部电影以及1，000，209条评分，用户对电影的评分的范围为1~5，共分为5个不同的评级。综上所述，经计算得到MovieLens 1M的数据密度为： 1000209 6040 × 3883 × 100 % ≈ 4.26 % 我们可以看出，MovieLens 1M的数据密度比较小。 4.3. 评价指标 推荐算法中用于评价预测评分的评价指标比较著名的是平均绝对误差(MAE)。如果在测试集T中，令 r i j 是用户 u i 对物品 u i 的真实评分， r ^ ′ i ， j 是用户 u i 对物品 i j 的预测评分， | T | 为测试集中样本的数目。MAE采用绝对值来计算预测评分的误差，MAE定义如公式(16)所示： MAE = ∑ u ， i ∈ T | r i ， j − r ^ ′ i ， j | | T | (16) 在实验过程中MAE的值越小表明预测评分更接近真实评分。说明预测的精度更高。 除以上评价预测评分外，推荐算法中关于推荐结果往往可以通过召回率(Recall)来进行度量，召回率是指在推荐算法的推荐集合与测试样本的评分记录集合重合的部分与测试样本的评分记录集合的比值。假设对于某一位用户来说， M r 为测试样本的评分记录集合， M t 为使用推荐算法产生的推荐集合，则召回率的计算方法如公式(17)所示： (17) 在实验过程中，召回率的值越大则表明算法的推荐效果越好。 4.4. 实验设置 在本次实验中为了获得更好的实验效果，我们将整个数据集分为两部分，其中70%的数据集作为训练集，30%的数据集作为测试集。通过前期的预实验我们在本次实验中将均值漂移聚类的带宽设定为2.2， 设置为 1 45 ln 4 ，保留的特征设定为原始特征的35%，即舍弃掉65%的原始特征。对于推荐数量我们依次设定为5，10，15，20，25，30进行实验，每个算法的实验次数共计六次。最后通过以上实验设置进行实验并使用上面给出的MAE和Recall评价指标进行实验评价。 同时为了展示本文所提出的新算法的算法性能，将本文所提出的基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法(MMCCF)与传统的基于物品的协同过滤算法 [ 17 ] IBCF (Item-based Collaborative Filtering)和基于SVD的物品协同过滤算法SIBCF (SVD-item-based Collaborative Filtering)进行实验对比。 4.5. 实验结果分析 通过对比实验中，不同推荐数量引起的MAE变化我们可以由图1很明显的看出：随着推荐数量的增多，当我们使用SIBCF进行推荐实验时，MAE的值会先变小再变大，在推荐数量增多的时候呈上升的趋势。与SIBCF不同的是，IBCF和本文所提出的MMCCF在推荐数量增多时，MAE值始终越来越小，呈下降的趋势，说明预测的精度越来越高。不过对比IBCF和本文所提出的MMCCF，我们通过观察图1可以发现，在推荐数量较少时，通过MAE对算法进行评价，MMCCF的预测效果要优于IBCF。 图1. 不同算法的推荐数量与MAE的关系 为了更直观的看出三种算法的性能对比，在不同的推荐数量下，本文提出的MMCCF对比IBCF和SIBFC改善的MAE值的百分比如表2所示。我们可以看出对于IBCF，使用MMCCF最多使得MAE下降了4.52%，对于SIBCF，使用MMCCF最多使得MAE下降了1.24%。 同时从实验中得出的图2中我们可以发现，在使用召回率对三种算法进行推荐结果评价时候，三种算法随着推荐数量的增加召回率都处在一种波动状态，但整体趋势是上升的这说明三种算法在一定程度上都具有比较良好的推荐效果，可以较好的完成推荐。通过图2我们可以清晰看出本文提出的MMCCF算法对比于IBCF和SIBFC两种算法的推荐效果在实验结果中更好。 Table 2 MMCCF improvement results on MAE values under different recommended quantitie 推荐数量/个 IBCF SIBCF 5 4.52% 0.27% 10 3.82% 0.54% 15 3.07% 0.82% 20 2.69% 0.69% 25 2.17% 0.55% 30 2.18% 1.24% 表2. MMCCF在不同推荐数量下关于MAE值的改善结果 图2. 不同算法的推荐数量与Recall的关系 通过多次实验及实验对比后我们可以发现，本文所提出的新算法MMCCF通过以上评价指标进行评价，其性能在一定程度上都优于IBCF和SIBFC。这证明了本文所提出的基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法具有一定的优势，可以较好的完成预测评分与物品推荐，并且提升推荐的质量。
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user: 5. 结束语 传统的协同过滤算法，往往不能有效地处理数据稀疏问题和用户冷启动问题，同时推荐时间也较长，可扩展性问题严重。我们所提出的这种基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法，通过矩阵分解中SVD方法重新构造出一个低维度的物品–评分矩阵，然后结合带有高斯核函数的均值漂移聚类对物品进行聚类，进而缩小物品搜索的范围，聚类后针对目标物品只需在其同一类中使用改进的欧几里得相似性度量方法进行相似度度量，最后进行完评分预测后即可更好更快地完成推荐任务，同时本文所提出的算法也在一定程度上有效缓解了用户冷启动和数据稀疏的问题。
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user: 摘 要 研究目的：1) 分析中西美术作品欣赏是否存在眼动差异。2) 分析中西美术作品欣赏的艺术性评价是否存在差异。研究方法：从某高校随机抽取大学生20名，对40幅油画和国画进行欣赏，并完成艺术性评价任务。使用眼动仪记录被试的注视点个数，注视时间等眼动数据。实验采用2 (作品类型：国画、油画) × 3 (内容类型：山水人物画、人物肖像画、山水画)被试内设计。研究结果：在艺术性评价上内容类型的主效应显著，F(2，18) = 3.550，p < 0.05。作品类型和内容类型的交互作用显著，F(2，18) = 4.394，p < 0.05。在注视点个数上内容类型的主效应显著F(2，18) = 25.714，p < 0.001。作品类型和内容类型的交互作用显著F(2，18) = 16.037，p < 0.001。在注视时间上作品类型的主效应显著，F(1，19) = 1.874，p < 0.001。内容类型的主效应显著F(2，18) = 23.101，p < 0.001。作品类型和内容类型的交互作用显著F(2，18) = 5.829，p < 0.05。热点图的研究发现，在欣赏山水画(风景画)时，被试倾向于看纹理丰富或颜色深的区域；在欣赏山水人物画(风景人物画)时，被试倾向于注视画中的人物；在欣赏人物肖像画时，被试倾向于欣赏人物的面部和手。在欣赏国画时，被试会注视画中的题诗和印章。研究结论：作品类型和内容类型影响被试对图片的欣赏。被试对山水画(风景画)的评价显著高于对山水人物画(风景人物画)的评价，高于对人物肖像画的评价。被试在人物肖像画上的注视点个数显著高于山水人物画(风景人物画)，高于山水画(风景画)的注视点个数。被试在国画上的注视时间显著大于在油画上的注视时间。被试在肖像画上的注视时间显著大于在山水人物(风景人物画)，大于在山水画(风景画)上的注视时间。被试在欣赏绘画作品时倾向于关注人物，以及颜色深和纹理丰富的区域，国画中的题诗与印章也获得被试较多的注视。 关键词 :审美，油画，国画，眼动 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 2. 研究方法 2.1. 研究对象 从某高校随机选取20名大学生为被试，其中男生女生各十名。年龄为22.55 ± 1.572岁。所有被试均未接受美术创作或鉴赏的相关培训，视力或校正视力正常，无色盲、色弱及其他疾病，被试均为右利手，实验时情绪稳定，无不适感。实验后给予被试报酬。 2.2. 实验材料 共采用40幅美术作品，其中国画20张，油画20张。作品根据历史时期进行选择，选择处于同一时代的印象主义(油画)作品和扬州八怪(国画)作品。其中油画选择印象派的莫奈、梵高、雷诺阿等画家的作品，国画选择清代的扬州八怪的黄慎、高翔、汪士慎等画家的作品。国画分为两大类，分别为山水画和人物画(又分为人物肖像画和山水人物画)。其中山水画10张，人物肖像画5张，山水人物画5张。油画分为三类，分别为风景画和人物画(又分为人物肖像画、风景人物画)，其中风景画10张，人物肖像画5张，风景人物画5张。因为绘画风格的不同，所以国画和油画的篇幅不同，其中国画全部为竖幅，尺寸为302 × 768~582 × 768像素，油画多为横幅，尺寸为492 × 768~1024 × 768像素。 2.3. 实验仪器 实验采用加拿大EYELINK公司生产的Eyelink 1000 plus眼动仪采集被试眼动数据。刺激呈现在分辨率为1024 × 768的19英寸CRT显示器上，空间分辨率为0.01˚，屏幕刷新频率为60 HZ。眼动仪设置为采集被试单侧左眼数据，采样率为1000 HZ，被试眼睛距屏幕61 cm。 2.4. 实验设计 实验采用2 (作品类型：国画、油画) × 3 (内容类型：山水人物画、人物肖像画、山水画)被试内设计。因变量为对作品的艺术性评价和两个眼动指标：注视点个数、注视时间。 2.5. 实验过程 实验前使用Eyelink中的experiment builder编程。为了排除顺序效应和疲劳效应，一半被试接受油画–国画的顺序，一半被试接受国画–油画的顺序。实验前先指导被试端坐，调整座椅和下巴托的位置，使被试能够正对屏幕中央。实验中首先呈现指导语。然后用仪器进行九点校准。按键进入实验后，每张图片呈现前屏幕中央会呈现500 ms的注视点“+”。之后呈现实验材料。由于国画和油画的风格不同，绘画的内容也不同，所以被试可能对绘画的注视时间会有差异，为了避免被试因作品类别而产生的差异，实验不限定注视时间，当被试按键后呈现下一张图片。被试欣赏结束后对图片进行艺术性评价，评价采用七点计分法，等级越高代表作品的艺术性越强，其中7分为非常具有艺术性(Wallraven et al.， 2009)。两张图片之间的呈现间隙为500 ms。实验过程中记录被试的首次注视区域，首次注视时间，注视次数，总注视时间等数据。 2.6. 统计分析 以注视点个数，注视时间为因变量提取实验数据，然后用SPSS 19.0进行重复测量方差分析。在此基础上，进一步探讨作品欣赏的眼动过程，以及作品的类型、作品内容类型对作品的艺术性评价的影响。导出热点图，分析被试的注视区域的特点。
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user: 3. 结果 3.1. 艺术性评价的统计分析 以被试对作品的艺术性评价为因变量，对数据进行2 (作品类型：国画、油画) × 3 (内容类型：山水人物画、人物肖像画、山水画)的重复测量方差分析，结果发现作品类型的主效应不显著，p > 0.05，被试在国画和油画上的艺术性评价无显著差异。 内容类型的主效应显著，p < 0.050，被试对山水画的评价显著高于对山水人物画的评价高于对人物肖像画的评价。 作品类型和内容类型的交互作用显著，p < 0.05，见图1。对作品类型和内容类型的交互作用作简单效应分析，发现在油画条件下，被试对人物肖像画和风景画的艺术性评价差异显著，p < 0.05，被试对油画中风景画的评价显著大于对人物肖像画的评价。在山水人物画(风景人物画)条件下，被试对油画和国画的艺术性评价差异显著，p < 0.05，被试对油画的艺术性评价显著高于对国画的艺术性评价。 3.2. 注视点个数的统计分析 以被试对作品的注视点个数为因变量，对数据进行2 (作品类型：国画、油画) × 3 (内容类型：山水人物画、人物肖像画、山水画)的重复测量方差分析，结果发现作品类型的主效应不显著，p > 0.05，被试在国画和油画上的注视点个数无显著差异。 图1. 作品类型和内容类型在艺术性评价上的交互作用 内容类型的主效应显著p < 0.001，被试在人物肖像画上的注视点个数显著高于山水人物画高于山水画的注视点个数。 作品类型和内容类型的交互作用显著p < 0.001，见图2。对作品类型和内容类型的交互作用作简单效应分析，发现在国画条件下，被试对山水人物画和人物肖像画的注视点个数差异显著，p < 0.01，被试在人物肖像画上的注视点个数显著大于在山水人物画上的注视点个数；被试对人物肖像画和山水画的注视点个数差异显著，p < 0.001，被试在人物肖像画上的注视点个数显著大于在山水画上的注视点个数。在油画条件下，被试对风景人物画和人物肖像画的注视点个数差异显著，p < 0.05，被试在风景人物画上的注视点个数显著大于在人物肖像画上的注视点个数；被试对风景人物画和风景画的注视点个数差异显著，p < 0.001，被试在风景人物画上的注视点个数显著大于在风景画上的注视点个数。在山水人物画(风景人物画)条件下，被试在国画和油画的注视点个数差异显著，p < 0.05，被试在油画上的注视点个数显著大于在国画上的注视点个数；在人物肖像画条件下，被试对国画和油画的注视点个数差异显著，p < 0.001，被试在国画上的注视点个数显著大于在油画上的注视点个数。 3.3. 注视时间的统计分析 以被试对作品的注视时间为因变量，对数据进行2 (作品类型：国画、油画) × 3 (内容类型：山水人物画、人物肖像画、山水画)的重复测量方差分析，结果发现作品类型的主效应显著，p < 0.001，被试在国画上的注视时间显著大于在油画上的注视时间。 内容类型的主效应显著p < 0.001。被试在肖像画上的注视时间显著大于在山水人物大于在山水画上的注视时间。 作品类型和内容类型的交互作用显著p < 0.05，见图3。对作品类型和内容类型的交互作用作简单效应分析，发现在国画条件下，被试对山水人物画和人物肖像画的注视时间差异显著，p < 0.05，被试在人物肖像画上的注视时间显著大于在山水人物画上的注视时间；被试对山水人物画和山水画的注视时间差异显著，p < 0.05，被试在山水人物画上的注视时间显著大于在山水画上的注视时间；被试对人物肖像画和山水画的注视时间差异显著，p < 0.001，被试在人物肖像画上的注视时间显著大于在山水画上的注视时间。在油画条件下，被试对人物肖像画和风景画的注视时间差异显著，p < 0.05，被试在人物肖像画上的注视时间显著大于在风景画上的注视时间。在人物肖像画条件下，被试对国画和油画的注视时间差异显著，p < 0.01，被试在国画上的注视时间显著大于在油画上的注视时间。 图2. 作品类型和内容类型在注视点个数上的交互作用 图3. 作品类型和内容类型在注视时间上的交互作用 3.4. 热点图 热点图的结果表明，在欣赏山水画(风景画)时，被试倾向于看纹理丰富或颜色深的区域(见图4(c)，图4(f))；在欣赏山水人物画(风景人物画)时，被试倾向于注视画中的人物(见图4(a)，图4(d))；在欣赏人物肖像画时，被试倾向于欣赏人物的面部和手(见图4(b)，图4(e))。在欣赏国画时，被试会注视画中的题诗和印章(见图4(a)，图4(b)，图4(c))。 图4. 热点图
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user: 4. 讨论 作品类型，即国画和油画对被试对作品的注视时间有显著影响，被试在国画上的注视时间显著大于在油画上的注视时间。对被试对图片的艺术性评价，注视点个数无影响。在欣赏一件艺术品时，欣赏者在自上而下加工和自下而上加工的相互作用中产生了审美体验(Leder et al.， 2004; Locher et al.， 2010)，因为国画有很深的意境，需要被试认真加以欣赏，在欣赏图片时需要调用以往的知识经验，进行自上而下的加工，国画将画面、印章、诗词、书法完美地结合在一起。令欣赏者得到多元的艺术享受。有的画上还有名家或收藏家的提款、诗词、印章等，大大的地增加了作品的欣赏价值，而油画则注重写实，注重对自然景观的描摹(唐进，2005)，表达的内容较为浅显，所以国画的注视时间要长于油画的注视时间。 作品的内容类型，对被试对作品的艺术性评价、注视点个数、注视时间均有显著影响。被试对山水画(风景画)的评价显著高于山水人物画(风景人物画)，大于人物肖像画。被试在人物肖像画上的注视点个数显著高于山水人物画(风景人物画）、山水画(风景画)的注视点个数。被试在肖像画上的注视时间显著大于在山水人物画(风景人物画）、山水画(风景画)上的注视时间。这与Massaro (2012)等人的研究结果一致，其研究还表明，作品的内容(例如肖像或自然景观)以自上而下的方式影响人的视觉行为(Massaro et al.， 2012)。而自上而下的加工过程受到一个人的文化背景，对某一特定艺术作品的熟悉程度和兴趣的影响(Jacobsen， 2006)。在欣赏人物肖像画时，被试根据自己的知识经验来欣赏作品，对人物的表情，神态等进行欣赏，所以注视点个数和注视时间要高于山水人物画(风景人物画)和山水画(风景画)。 热点图的研究显示，在欣赏有关人物的绘画时，被试倾向于欣赏画中的人物，人物的面部和手，这与Yarbus (1967)的研究结果一致(Yarbus， 1967)。在欣赏山水画或风景画时，被试倾向于看纹理丰富或颜色深的区域，这与Wallraven等人(2009)的研究结果一致(Wallraven et al.， 2009)，这可能是因为纹理丰富的区域较为复杂，所以获得了较多的注意。在欣赏国画时，被试会注视画中的题诗和印章。因为国画具有中国特色，作品中会有题诗和印章，这表达了作者的情感，对图画具有解释作用，便于欣赏者欣赏，所以获得被试较多的关注。
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user: 5. 结论 被试在国画上的注视时间显著大于在油画上的注视时间。国画和油画对被试对图片的艺术性评价，注视点个数没有影响。被试对山水画(风景画)的评价显著高于山水人物画(风景人物画)，大于人物肖像画。被试在人物肖像画上的注视点个数显著高于山水人物画(风景人物画)、山水画(风景画)的注视点个数。被试在肖像画上的注视时间显著大于在山水人物画(风景人物画)、山水画(风景画)上的注视时间。被试在欣赏绘画作品时倾向于关注人物，以及颜色深和纹理丰富的区域，国画中的题诗与印章也获得被试较多的注视。国画的审美存在一定的共性。
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user: 摘 要 随着基于深度学习的人脸识别算法的发展和应用，人脸识别算法已经可以运用在计算资源充足的设备上并取得很高的精度和较快的速度，但是在计算资源受限设备上的应用有诸多困难。基于深度学习的人脸识别模型有着更好的识别精度，但是大多数基于深度学习的模型均需要大量的计算资源来支持运行。本文针对这一问题，设计出一个占用少量计算资源的基于深度学习算法的轻量级网络模型Lite-Inception-ResNet，该模型基于具有良好性能的Inception-ResNet模型，在保持原模型良好性能的基础上对卷积核和网络架构进行了优化和重新设计，并选用了性能更好的激活函数。在VGGFace2和LFW上的实验表明，新模型可以在LFW数据集上仅降低0.1%正确率的情况下减少88.2%的参数量和76.5%的计算量，使该模型可以较好地应用于计算资源较少的设备上。 关键词 :深度学习，人脸识别，轻量级 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的人脸识别方法在现实中得到了广泛的应用。尤其在公共安全、智慧城市和金融交易等方面，对人脸识别技术的需求与日俱增。当前基于深度学习的人脸识别算法在精度上已经可以满足各类需求，但是其需要用到的计算量是非常大的，对运用的计算设备有着较高的需求，尤其高精确度的人脸识别模型通常需要用到大型的并行运算设备，这对于将模型迁移到计算资源少的小型设备上是一种挑战。因此，如何减少模型消耗的计算成本，设计出在计算资源少的小型设备上能高效运行的轻量级网络模型，已经成为进一步研究的热点之一。 轻量级网络模型吸引了大量研究人员的关注，目前已经取得不少的研究成果，如通过裁切、压缩和编码来降低网络模型的参数量和计算量的方法 [ 1 ]。另有一些工作如MobileNet [ 2 ] 和ShuffleNet [ 3 ] 等则通过重新设计网络结构，引入逐通道卷积和逐点卷积等方式来降低参数量。这些模型在降低参数量和计算量的同时，其识别率等性能也下降明显，使得如何在轻量级网络模型的性能和计算复杂度之间取得恰当的均衡成为一个新问题。本文针对这一问题，提出一个以大型网络架构Inception-ResNet [ 4 ] 为基础，在识别率几乎没有下降的情况下优化出的一个轻量级网络模型Lite-Inception-ResNet，在性能和计算量之间取得了更好的平衡。
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user: 2. 相关研究与方法基础 2.1. 人脸识别相关进展 近几年，基于卷积神经网络的方法已经成为人脸识别的主流方法，其主要分为两条研究路线，一条是对于网络架构进行改进的方法 [ 5 ] [ 6 ]，通过改进网络结构来提升模型的性能和速度。另一条是对损失函数进行改进的方法 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，通过改进损失函数来增强网络在大规模人脸识别上的区分度。随着模型在精度上的不断提升，为了使网络结构能更好的运用于小型设备上，对于轻量级网络结构的研究 [ 2 ] [ 3 ] 也与日俱增。 2.2. Inception-ResNet架构 Inception-resnet是由Google提出的一个卷积神经网络架构，其有v1和v2两个版本，该网络架构由几个简单的卷积层、下采样层和几十个Inception-resnet模块所组成。Inception-resnet模块的设计思路源于GoogLeNet [ 10 ] 中的Inception模块和ResNet [ 11 ] 中的残差思想，每个Inception-resnet模块均由一个Inception模块和残差直连组成。Inception模块可以从特征图里获取到不同尺度的特征信息，残差思想则可以保留下更多前几层网络所获取到的特征信息，并使网络得以训练的更深。结合了Inception模块和残差思想的Inception-resnet模块可以使整体网络拥有更为优秀的特征提取能力。 2.3. PReLU PReLU [ 12 ] 是由何恺明等人提出的一种可以被训练的激活函数，其设计思路源于LeakyReLU [ 13 ]。常用的激活函数ReLU是将特征图中的所有负值置于零，这可能会使特征图损失部分提取出的特征信息。LeakyReLU则是将特征图中的所有负值乘上同一个固定的常数α，这样既能起到非线性的作用，同时减少特征图的信息损失。PReLU则是更进一步将这个α设置为可训练参数，这样使得网络拥有更好的可训练性。由于Leaky ReLU和PReLU均是只增加一个参数，所以如果将常用激活函数ReLU改进为Leaky ReLU或是PReLU，则可以更好的发挥网络在特征提取上的性能，而增加的参数量和计算量是近乎忽略不计的。
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user: 3. 网络架构设计 本文以Inception-ResNet v2为基础网络架构，设计出一个参数量远比Inception-ResNet v2少的网络结构Lite-Inception-ResNet。Inception-Resnet v2网络结构由一个基础模块和四十个Inception-Resnet模块还有两个下采样Inception模块所组成，其中基础模块由几个卷积层和池化层组成，下采样Inception模块则是包含了下采样操作的Inception模块。本文提出的Lite-Inception-ResNet则是在此基础之上适当减少参数量并将使用的Inception-Resnet模块数减少到了十三个。Lite-Inception-ResNet的网络架构如表1所示。在模型的参数总量上，Inception-ResNet v2有55 M的参数量，而Lite-Inception-ResNet缩减到了6.5 M的参数量，在总参数量上有8.4倍的缩减。 Table 1 The network architecture of Lite-Inception-ResNe 输出特征图的大小 网络层 大小 步长 补边 79 × 79 × 64 卷积 7 × 7， 64 2 否 39 × 39 × 64 最大池化 3 × 3 2 否 39 × 39 × 48 卷积 1 × 1， 48 1 是 39 × 39 × 128 卷积 3 × 3， 128 1 是 19 × 19 × 128 最大池化 3 × 3 2 否 19 × 19 × 96 卷积 1 × 1， 96 1 是 19 × 19 × 256 卷积 3 × 3， 256 1 是 19 × 19 × 256 简化的Inception-Resnet a 模块 × 4 9 × 9 × 512 简化的下采样Inception a模块 9 × 9 × 512 简化的Inception-Resnet b 模块 × 5 4 × 4 × 1024 简化的下采样Inception b模块 4 × 4 × 1024 简化的Inception-Resnet c 模块 × 4 1 × 1 × 1024 全局池化 + 特征图平铺 512 全连接层 512 表1. Lite-Inception-ResNet的网络架构 为进一步优化模型的性能，在经过详细对比实验的基础上，本文提出在Lite-Inception-ResNet中使用PReLU激活函数替换Inception-ResNet模型的ReLU激活函数。这个优化只增加了上百个参数，对于总参数量而言是微乎其微的。通过实验验证了PReLU激活函数对本文提出的模型在性能上有明显提升。 网络模型在最后一层输出的人脸特征向量为512维的特征向量，这样可以使模型提取出更具有泛化性的特征来表征人脸的特征信息。训练时模型时在最后加的损失函数用的是Softmax Loss，通过Softmax Loss来指导整个网络模型的训练和参数权值更新。
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user: 4. 实验及结果 4.1. 数据集及其处理 本文使用的训练数据集是VGGFace2 [ 14 ] 数据集。VGGFace2是当前大规模人脸数据集之一，包括九千多个人的三百多万张人脸图像，且数据集质量较好，总体数据包含的噪声较少。 测试数据集使用的是LFW [ 15 ] [ 16 ] 数据集。LFW数据集是专门用来测试算法性能的人脸图片数据集，它包含一万多无约束的人脸照片。其所有人脸照片都标注有人物名字，且进行过简单的处理，保证每张图片中只有一张完整人脸。在该数据集上可以较好的测试小型人脸识别网络模型的性能。 所有的训练数据集及测试数据集均通过MTCNN [ 17 ] 在同一标准下裁剪出标准的人脸图像，以使模型对人脸特征的提取更为一致。 4.2. 模型训练细节 模型的训练是在NVidia GeForce RTX 2080Ti GPU上进行的，使用TensorFlow [ 18 ] 框架来构建和更新网络模型。网络模型的输入图像大小设定为163 × 163，值得一提的是，为更进一步提升模型的泛化性能，我们在训练的时候对图像进行了随机水平翻转。每个模型均训练100轮，每一轮训练1000次迭代并在该轮结束时在LFW数据集上验证一次，每次迭代的batch size大小设定为100，即每次迭代用100张图片来训练网络。使用的优化方法是Batch Gradient Descent，初始学习率为0.05，每20轮下降一次学习率，每次下降学习率乘上0.2。 4.3. 实验结果及分析 实验针对三个模型进行观察比对及分析，分别是Inception-ResNet v2模型、Lite-Inception-ResNet模型和Lite-Inception-ResNet (+PReLU)模型。在训练过程中，使用TensorBoard [ 18 ] 对其进行可视化来观察训练效果，如图1所示，其中Value是模型在LFW数据集上的正确率。从图中可以看出，Lite-Inception-ResNet模型并没有因为网络的缩减而明显影响网络模型的训练，缩减后的模型在性能上并没有显著的劣化。 实验进行了两组比对，第一组是Inception-ResNet v2模型和Lite-Inception-ResNet模型的比对，其参数量、计算量及在LFW数据集上的测试结果比对如表2所示。第二组是Lite-Inception-ResNet模型和Lite-Inception-ResNet (+PReLU)模型进行对比，其在LFW数据集上的测试结果比对如表3所示。 由表2可以看出，我们的模型在参数量和计算量上分别减少了7.5倍和3.3倍，其在LFW上的精确度有0.43%的损失。对网络结构的简化虽然导致了在精确度上有所降低，但是其影响并不显著，仍可以达到较高的识别精度。其6.5 M的参数量和628 M的计算量显著的减小了对计算资源的依赖，可以布置在更多计算资源少的设备上，使模型有更大的应用空间。 在对于模型激活函数的改进上，由表3可以看出，将激活函数从ReLU换成PReLU，可以明显的提升Lite-Inception-ResNet模型的性能，且在参数量和计算量上几乎没有增加。该模型最终仅比Inception-ResNet v2模型相差0.1%的精确度，在参数量和计算量的消耗上则有数量级上的明显降低。实验结果表明Lite-Inception-ResNet的简化是成功的，PReLU的运用对Lite-Inception-ResNet起到了非常积极的作用，Lite-Inception-ResNet (+PReLU)在保持识别率几乎没有下降的情况下，显著减少了网络参数量和计算量，加大了模型的泛用性。 图1. 训练过程中模型在LFW数据集上的验证结果 Table 2 The first set of comparative models and their test results on LF 模型 参数量 计算量 正确率 Inception-ResNet v2 55 M 2666 M 99.08% Lite-Inception-ResNet 6.5 M 628 M 98.65% 表2. 第一组比较模型及其在LFW上的测试结果 Table 3 The second set of comparative models and their test results on LF 模型 正确率 Lite-Inception-ResNet 98.65% Lite-Inception-ResNet (+PReLU) 98.98% 表3. 第二组比较模型及其在LFW上的测试结果
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user: 5. 结论 本文针对目前基于深度学习的人脸识别模型普遍需要大量计算资源的问题，设计了一种轻量级的人脸识别模型。该网络模型在保持有较好识别精度的情况下，显著减少了计算量和参数量，使得模型可以应用到计算资源受限的设备上，对于人脸识别算法的更进一步推广和普及具有积极意义。
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user: 摘 要 本文研究了一类热扩散方程组的空间衰减估计，应用一阶微分不等式的方法，建立了半无限管内热扩散线性微分方程组的解的空间指数衰减估计。为了使估计明确，还导出了总能量的界。该结果可看作Saint-Venant原则在热扩散方程组中的应用。 关键词 :热扩散微分方程，空间衰减估计，Saint-Venant原则 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/