【摘 要】
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在已有的神经网络训练优化算法的基础上,提出了一种融合优化算法。通过结合使用Adam优化算法和SGD优化算法来加快训练早期的收敛速度和减少训练后期的震荡现象。使用Adam优化
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在已有的神经网络训练优化算法的基础上,提出了一种融合优化算法。通过结合使用Adam优化算法和SGD优化算法来加快训练早期的收敛速度和减少训练后期的震荡现象。使用Adam优化算法、SGD优化算法和融合优化算法进行单个卷积神经网络(CNN)训练,在MNIST测试集上分别得到99.19%、99.29%、99.45%的准确率。此外,为了进一步提升识别性能,文章使用了集成学习方法。首先设计六个结构不同的CNN网络作为基分类器,然后使用集成学习中的stacking方法进行结合,在MNIST测试集上得到了99.59%的
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