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深度学习作为人工智能最热门的技术之一,对网络结构的设计及其他参数调整有较高的要求,而优化算法的性能决定了调参的效率。本文基于卷积神经网络,比较了常用的优化算法的性能,并分别分析了处理简单图像和复杂图像时各个优化算法的优缺点,为深度学习的应用提供参考。
卷积神经网络中优化算法性能比较研究
【摘 要】
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深度学习作为人工智能最热门的技术之一,对网络结构的设计及其他参数调整有较高的要求,而优化算法的性能决定了调参的效率。本文基于卷积神经网络,比较了常用的优化算法的性
【机 构】
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阜阳师范大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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阜阳师范大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61906044),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0529,KJ2019A0532,KJ2019A0542,KJ2018A0328),阜阳师范大学校级自然科学研究项目(rcxm201906)资助
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