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摘 要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）被广泛用于图像分类任务中。大多数现有的CNN模型都按照N路分类器的形式训练。然而，不同类别之间总存在差异性限制了N路分类器的分类能力。为了解决上述问题，提出的神经网络模型将混淆树结构（confusion tree，CT）和CNN模型结合，设计了性能更强的基于混淆树的卷积神经网络模型（confusion tree CNN，CT-CNN）。（剩余15323字）
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基于可重叠混淆树的卷积神经网络
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