【摘 要】
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在利用卷积神经网络进行训练时,往往会因为超参数调整不适而导致训练的模型不佳。研究了学习率调整方法,学习率是神经网络的一种超参数。分别对VGG16网络利用了指数衰减、余弦变化非自适应调整学习率策略与Adagrad、RMSProp、Aadm自适应调整学习率策略,还调整了不同算法中的其他相关参数。将以上策略运用在VGG16网络中,在Cifar10数据集上得到了最终的训练损失和测试精度。针对这些数据,从收
【机 构】
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重庆三峡学院电子与信息工程学院,重庆 404100
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在利用卷积神经网络进行训练时,往往会因为超参数调整不适而导致训练的模型不佳。研究了学习率调整方法,学习率是神经网络的一种超参数。分别对VGG16网络利用了指数衰减、余弦变化非自适应调整学习率策略与Adagrad、RMSProp、Aadm自适应调整学习率策略,还调整了不同算法中的其他相关参数。将以上策略运用在VGG16网络中,在Cifar10数据集上得到了最终的训练损失和测试精度。针对这些数据,从收敛速度、模型稳定性、训练损失、测试精度的角度进行了分析。经过对参数的调整,最后得出了在VGG16上利用S
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