卷积神经网络中减少训练样本时间方法研究

发布时间：2017-10-17 07:22

  本文关键词：卷积神经网络中减少训练样本时间方法研究

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【摘要】：深度学习在人工智能尤其是在图像处理,图像分类方面的应用越来越广泛。其中卷积神经网络在其中具有重要地位。本文的主要目的为探究通过调整在网络中卷积过程所使用的滤波器大小,在保证分类结果准确率可接受情况下,尽量减少样本的训练时间,并总结出一套较为通用的滤波器大小设置规则。在文章中,通过对theano中基于lenet模型所构造的卷积神经网络的两层卷积层中的滤波器大小进行不同搭配的设置,测试数据集为广泛使用的mnist手写数字库以及cifar_10库,最后对比探究出适用于这两个数据集的减少训练时间的设置规律。
【作者单位】： 西南石油大学;
【关键词】： 卷积神经网络 深度学习 图像处理 训练时间
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 如今在机器学习领域中,深度学习方法已经占据了相当重要的地位,通过模仿人脑学习方式构造模型,在图像、文本、语音处理方面取得了显著成果[1]。目前应用较为广泛的深度学习模型包含多层感知器模型(MLP)[2],卷积神经网络模型和限制性玻尔兹曼机模型等[4]。多层感知器[2]网络结

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