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【摘 要】
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卷积神经网络(CNN)是现在深度学习研究当中解决分类问题的最有效方法之一。但CNN在解决某些特定问题的时候所设计出的模型架构会变得极其复杂,导致参数泛滥,训练效果不明显。论文主要介绍利用粒子群优化算法(PSO)对CNN架构的参数实现自动搜索,寻求最优解,达到整体模型的效果最优化。尽管CNN中待设置的参数数量非常大,但该方法可以为五个不同的图像数据集的Alexnet模型找到更好的参数设置。论文还提出
【机 构】
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武汉邮电科学研究院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2020年10期
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