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汪琦

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：河海大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇正则
  • 1篇正则化
  • 1篇图像
  • 1篇图像分类
  • 1篇BN
  • 1篇L2

机构

  • 1篇河海大学

作者

  • 1篇刘向阳
  • 1篇汪琦

传媒

  • 1篇计算机应用与...

年份

  • 1篇2024
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
尺度因子正则化BN算法
2024年
针对进一步提升深度神经网络训练的收敛速度问题,借鉴批规范化(Batch Normalization,BN)算法的特点,提出尺度因子正则化BN算法。通过对BN层中的可学习尺度因子γ施加L2正则化,使得γ得到衰减,进而参数的梯度上界降低,优化空间更加平滑。基于VGG16 Net与AlexNet,在cifar10、cifar100及裂缝图像数据集上进行该算法与BN算法的图像分类对比实验,结果表明该算法不仅提高了网络训练的收敛速度,而且在相同训练次数下提高了准确率。
刘向阳汪琦
关键词：图像分类
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共1页<1>
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