过拟合是卷积神经网络优化中另一个比较常见的问题。为了避免这个问题,我们可以采用正则化技术来对网络进行优化。其中比较常用的正则化方法有L1/L2正则化和dropout正则化。通过对损失函数的惩罚项进行优化,正则化技术可以有效地避免过拟合,提高模型的泛化能力。 三、优化器的选择 在深度学习中,优化器的选择也是非常关键的...
本发明实施例公开了一种卷积神经网络模型优化方法,装置,计算机设备及存储介质.其中,所述方法属于人工智能技术,所述方法包括:将卷积神经网络模型的输入层输出的初始特征矩阵划分为多个子初始特征矩阵;将各子初始特征矩阵逐一输入到卷积神经网络模型的卷积层中以获得各子初始特征矩阵的子特征提取矩阵;将各子初始特征矩阵的...
专利摘要显示,本发明公开一种模型优化部署方法、系统、设备及存储介质,其中模型优化部署方法,包括:对卷积神经网络进行模型优化,获取适配脉冲神经网络的卷积神经网络;对优化后的卷积神经网络的参数进行编译,获取在脉冲神经网络芯片上可运行的参数配置文件;加载参数配置文件以对输入的待处理数据进行推理计算处理,获取数据处理结...
本发明公开了一种针对卷积层的神经网络结构化剪枝压缩优化方法,包括:(1)各卷积层稀疏值分配:(1.1)训练原始模型得到各可剪枝卷积层的权值参数,并计算得到各卷积层重要性分数;(1.2)按照重要性分数从小到大的顺序,并参照最大最小值进行平均刻度分段,依次对各... 梅魁志,张良,张增,... 被引量: 0发表: 2019年 ...
种神经网络模型的卷积运算优化方法和装置,包括:在通道维度对输入特征图进行切分,得到每个组的子输入特征图;分别对每个子输入特征图进行不同的组卷积操作,提取每个组所包含通道的特征信息,得到不同的子输出特征图;将所有分组的子输出特征图进行混洗,组合,得到输出特征图.本发明在保证模型效果的前提下减少网络模型的...
前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数,因此是一种监督学习方法。A.正确B.错误
【耗时5年!修改数521次!】李宏毅深度学习教程整理与优化! 这份耗时5年!修改521次的李宏毅深度学习教程整理与优化,包含了李宏毅老师课程的精华内容和拓展内容;内容涉及:机器学习基础、实践方法论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、 - 读论文的Rocky学长于20
首先详细介绍了机器学习基础和深度学习基础,为读者打下了坚实的理论基础。随后,深入剖析了卷积神经网络(CNN)及其经典热门网络结构,如R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列等,这些网络在目标检测领域展现出了卓越的性能。书中不仅讲解了目标检 - 热心市民就是我于20240712发
本发明公开了一种卷积神经网络(CNN)模型生成方法,该方法包括:构建CNN模型结构并设置损失函数表达式;获取多个训练图像对,每一个训练图像对包括输入图像和目标图像,输入图像,目标图像分别为用移动终端,单反相机针对同一场景进行拍摄所得的图像;对每一个训练图像对进行配准,以使训练图像对中所包括的输入图像与目标图像对齐...
降阶模型卷积神经网络优化径向基函数参数池化reduced order modelconvolutional neural networksoptimizationradial basis functionparameters pooling针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型....