【摘 要】
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人工神经网络的自适应结构学习(AdaNet)是基于Boosting集成学习的神经结构搜索框架,可通过集成子网创建高质量的模型。现有的AdaNet所产生的子网之间的差异性不显著,因而限制了集成学习中泛化误差的降低。在AdaNet设置子网网络权重和集成子网的两个步骤中,使用Adagrad、RMSProp、Adam、RAdam等自适应学习率方法来改进现有AdaNet中的优化算法。改进后的优化算法能够为不
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室（武汉科技大学）,武汉科技大学大数据科学与工程研究院,国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室（武汉科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1836118,61673004),教育部新一代信息技术创新项目(2018A03025),国家社会科学基金重大计划项目(11&ZD189)
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人工神经网络的自适应结构学习(AdaNet)是基于Boosting集成学习的神经结构搜索框架,可通过集成子网创建高质量的模型。现有的AdaNet所产生的子网之间的差异性不显著,因而限制了集成学习中泛化误差的降低。在AdaNet设置子网网络权重和集成子网的两个步骤中,使用Adagrad、RMSProp、Adam、RAdam等自适应学习率方法来改进现有AdaNet中的优化算法。改进后的优化算法能够为不同维度参数提供不同程度的学习率缩放,得到更分散的权重分布,以增加AdaNet产生子网的多样性,从而降低集
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