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      基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習參數(shù)分布對網(wǎng)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(yōu)異的效果，但深度學習網(wǎng)絡的結構設計沒有一般規(guī)律可循。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型探究了深度學習網(wǎng)絡不同層級間參數(shù)分布對網(wǎng)絡性能的影響，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN數(shù)據(jù)集上進行了大量的實驗。結果表明：在保證網(wǎng)絡總參數(shù)大致相等并穩(wěn)定在飽和的臨界值附近的條件下，增加高層參數(shù)數(shù)量的能夠提升網(wǎng)絡性能，而增加低層參數(shù)數(shù)量的會降低網(wǎng)絡性能。通過這一簡單的規(guī)則，我們設計的遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型結構在CIFAR-100和SVHN兩個數(shù)據(jù)集上達到了目前單模型最低的識別錯誤率。

      基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習參數(shù)分布對網(wǎng)絡性能的影響

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