本文關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中減少訓(xùn)練樣本時間方法研究

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【摘要】：深度學(xué)習(xí)在人工智能尤其是在圖像處理,圖像分類方面的應(yīng)用越來越廣泛。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其中具有重要地位。本文的主要目的為探究通過調(diào)整在網(wǎng)絡(luò)中卷積過程所使用的濾波器大小,在保證分類結(jié)果準(zhǔn)確率可接受情況下,盡量減少樣本的訓(xùn)練時間,并總結(jié)出一套較為通用的濾波器大小設(shè)置規(guī)則。在文章中,通過對theano中基于lenet模型所構(gòu)造的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩層卷積層中的濾波器大小進行不同搭配的設(shè)置,測試數(shù)據(jù)集為廣泛使用的mnist手寫數(shù)字庫以及cifar_10庫,最后對比探究出適用于這兩個數(shù)據(jù)集的減少訓(xùn)練時間的設(shè)置規(guī)律。
【作者單位】： 西南石油大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 圖像處理 訓(xùn)練時間
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 如今在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)占據(jù)了相當(dāng)重要的地位,通過模仿人腦學(xué)習(xí)方式構(gòu)造模型,在圖像、文本、語音處理方面取得了顯著成果[1]。目前應(yīng)用較為廣泛的深度學(xué)習(xí)模型包含多層感知器模型(MLP)[2],卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和限制性玻爾茲曼機模型等[4]。多層感知器[2]網(wǎng)絡(luò)結(jié)

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本文編號：1047523