网站首页  词典首页

请输入您要查询的论文:

 

标题 基于正交试验设计下的卷积神经网络在图像识别上的研究与应用
范文

    徐露露

    

    

    摘要:卷积神经网络(CNN)是目前最为流行的深度神经网络的一种,尤其在图像识别上有着非常广泛的应用。但是作为多层神经网络的一种,其有着众多超参数的选择组合问题,这些超参数直接影响着卷积神经网络在图像识别上的泛化性能。为解决传统的超参数穷举搜索或是凭经验试取的方法的难点,本文从正交实验设计的角度出发,提出了用正交实验设计选择CNN的超参数的方法。通过CNN各种参数问的正交性与交互性,获取在具体应用上的最佳超参数组合下的CNN模型。本文将分别对经典的Cifar-10数据集与MNIST手寫数字数据集的CNN建模进行了超参数组合的正交实验优化设计,实验结果验证了正交试验设计在CNN的超参数选取上具有可靠性,其简单实用与高时效性更有助于CNN在实际工程用的应用。

    关键词:卷积神经网络;正交实验设计;超参数;图像识别

随便看

 

科学优质学术资源、百科知识分享平台,免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。

 

Copyright © 2004-2023 puapp.net All Rights Reserved
更新时间:2025/3/15 19:57:28