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發(fā)視頻基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)參數(shù)分布對網(wǎng)絡(luò)性能的影響
2017-12-11 |
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資料介紹
近年來深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，取得了優(yōu)異的效果，但深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計沒有一般規(guī)律可循。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型探究了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)不同層級間參數(shù)分布對網(wǎng)絡(luò)性能的影響，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實驗。結(jié)果表明：在保證網(wǎng)絡(luò)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(luò)性能，而增加低層參數(shù)數(shù)量的會降低網(wǎng)絡(luò)性能。通過這一簡單的規(guī)則，我們設(shè)計的遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)在CIFAR-100和SVHN兩個數(shù)據(jù)集上達(dá)到了目前單模型最低的識別錯誤率。
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