1、Adam法 说起最优化方法,我们首先要知道优化目标是什么,优化目标有凸函数和非凸函数两种,而我们要尽可能的寻找相对小的值 凸函数全局最小值=局部最小值 非凸函数包含许多局部最小值 那么更新方式有几种呢,就如我们下山一样,取决于我们所走的方向和每一步所走的距离,即学习率和更新方向。 下面是方法列表(这...
此时,模型三部分的约减比例分别为0.44、0.06、0.25,这也表明在测试网络中,前几层卷积层相对比较冗余,模型后半部分的卷积层在预测过程中发挥着更加关键的作用。 将PSNR损耗限制在0.25,梯度优化算法的优化过程与结果如表3所示。 总结 在本篇论文中,作者就深层卷积网络的卷积核冗余消除策略展开了讨论,提出了两种能够有...
嵌入式设备:在资源受限的嵌入式设备上,优化后的卷积算法可以有效降低模型的存储需求和计算负载。 云计算:对于大规模的图像处理任务,优化后的卷积算法可以节约大量的计算资源和能源消耗。 结语 通过针对卷积算法的优化,可以有效提高神经网络模型的性能和效率,在不同的应用场景下发挥重要作用。不断研究和探索卷积算法的优化...
神经网络中卷积的内存布局主要有 NCHW 和 NHWC 两种,不同的内存布局会影响计算运行时访问存储器的模式,特别是在运行矩阵乘时。本小节分析采用 Im2col 优化算法时计算性能性能和内存布局的关系。 特别是在运行矩阵乘时链接: https://jackwish.net/gemm-optimization.html 在完成 Im2col 转换后,得到用于运行矩阵乘的...
WOA-CNN算法在风电预测中具有一定的优势。首先,鲸鱼优化算法能够全局搜索最优解,避免了陷入局部最优解的问题。其次,卷积神经网络能够自动学习特征,提高了预测模型的泛化能力。最后,WOA-CNN算法能够通过优化卷积神经网络的参数,进一步提高预测模型的准确性和精度。
本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机(WOA-CNN-SVM)的数据回归预测模型。该模型将鲸鱼算法应用于卷积神经网络(CNN)的参数优化,并利用支持向量机(SVM)进行回归预测。实验结果表明,该模型在多个数据集上取得了良好的回归预测性能。 1. 引言 ...
贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)通过结合贝叶斯优化和CNN的优点来提高模型的性能。具体来说,贝叶斯优化可以用来优化CNN中的超参数,如学习率等。 基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法通过结合贝叶斯优化和CNN的优点,能够有效地处理复杂的数据分类任务。这种方法不仅能够自动优化模型的超参数,还...
手把手教你:基于粒子群优化算法(PSO)优化卷积神经网络(CNN)的文本分类 二、环境需求 因为本项目基于TensorFlow因此需要以下环境: tensorflow==2.0 pandas scikit-learn numpy Word2Vec 环境安装实例 环境都可以通过pip进行安装。如果只是想要功能跑起来,这边建议tensorflow安装cpu版的。
RMSProp 算法是由 Hinton 所提出的优化算法, Momentum 优化算法使得模型可以更加快速的朝着最优化方向更新,且效果不错,但存在参数更新时波动过大问题。为了保证模型在加快收敛速度的同时保持参数波动平稳,对权…
通过多层的卷积、激活、池化操作,卷积神经网络可以对手势图像进行分类。在GA-CNN算法中,我们使用优化后的网络参数进行手势识别任务,以获得更好的分类性能。 基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法和卷积神经网络的深度学习算法,用于手势识别任务。该算法利用遗传算法搜索最优的网络参数,以获得...