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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于卷積神經網絡的深度學習參數分布對網絡性能的影響

      基于卷積神經網絡的深度學習參數分布對網絡性能的影響

      2017-12-11 | rar | 0.52 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　近年來深度學習在圖像識別、語音識別等領域得到了廣泛的應用，取得了優異的效果，但深度學習網絡的結構設計沒有一般規律可循。本文基于卷積神經網絡和遞歸卷積神經網絡模型探究了深度學習網絡不同層級間參數分布對網絡性能的影響，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN數據集上進行了大量的實驗。結果表明：在保證網絡總參數大致相等并穩定在飽和的臨界值附近的條件下，增加高層參數數量的能夠提升網絡性能，而增加低層參數數量的會降低網絡性能。通過這一簡單的規則，我們設計的遞歸卷積神經網絡模型結構在CIFAR-100和SVHN兩個數據集上達到了目前單模型最低的識別錯誤率。

      基于卷積神經網絡的深度學習參數分布對網絡性能的影響

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