【摘 要】
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由于卷积神经网络中多层感知器使用梯度下降算法进行训练,存在收敛速度慢和易于陷入局部极小的问题。针对此问题,提出一种利用信息交互计算最优初始化权重的方法改善网络结构
【机 构】
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东北石油大学电气信息与工程学院,中国石油天然气股份有限公司管道秦皇岛输油气分公司
【基金项目】
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国家大学生创新计划基金资助项目(201810220004)
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由于卷积神经网络中多层感知器使用梯度下降算法进行训练,存在收敛速度慢和易于陷入局部极小的问题。针对此问题,提出一种利用信息交互计算最优初始化权重的方法改善网络结构,该方法可有效减少训练时间并可避免陷入局部极小。利用数学理论推导出Re LU函数最优初始化权值的公式,利用该方法改进2-channel网络结构,直接代入数据可求出最优初始权值。通过3个数据集的多次训练和测试,灰度图像的平均匹配准确率提升了1. 0%左右,FPR95平均值也由5. 23降至4. 65,初始化权重的设置可避免神经元进入硬饱和区,同时网
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