【摘 要】
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通过不同的数据分布、激活函数和网络结构对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的训练过程进行试验分析发现,数据不均衡会造成CNN训练过程收敛慢、泛化能力差
【基金项目】
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浙江省公益技术应用研究项目(LGG19F030001),浙江省自然科学基金项目(LY17F020011),国家自然科学基金项目(61572163)
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通过不同的数据分布、激活函数和网络结构对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的训练过程进行试验分析发现,数据不均衡会造成CNN训练过程收敛慢、泛化能力差的负面影响。针对这一问题,结合过抽样和欠抽样各自的优点,在随机梯度下降算法的基础上,提出均衡小批量随机梯度下降算法(equilibrium mini-batch stochastic gradient descent,EMSGD),保证小批量内的数据均衡,精确调整更新参数的梯度方向。试验结果表明,均衡小批量随机
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