【摘 要】
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卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已被广泛应用于图像识别领域,其自身的超参数对图像分类问题中分类错误率的大小有较大的影响。为进一步优化CNN超参数,提出了基于Softmax回归的相对概率变化比。应用相对概率变化比寻找对图像分类影响较大的超参数,并根据超参数的重要性大小依次对其进行调整。为验证相对概率比的有效性,在网络架构1和网络架构2下进行了调参实验。
【机 构】
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上海理工大学管理学院,朝阳科技大学理工学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61273042)。
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卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已被广泛应用于图像识别领域,其自身的超参数对图像分类问题中分类错误率的大小有较大的影响。为进一步优化CNN超参数,提出了基于Softmax回归的相对概率变化比。应用相对概率变化比寻找对图像分类影响较大的超参数,并根据超参数的重要性大小依次对其进行调整。为验证相对概率比的有效性,在网络架构1和网络架构2下进行了调参实验。实验结果表明,Softmax回归的相对概率变化比在不同的网络架构下均可反映CNN超参数对分类错误率的影响
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