Institutional Repository of Coll Comp & Commun
| 深度神经网络代价函数选择与性能评测研究 | |
赵宏 ; 郭万鹏
| |
| 2018-01-15 | |
| 发表期刊 | 软件
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| ISSN | ISSN：1003-6970 |
| 期号 | 2018年01期页码:14-20 |
| 摘要 | 深度神经网络在诸多领域取得重大突破,已经成为推动人工智能发展的主要力量,但其模型在训练过程中需要使用随机梯度下降算法在大量的训练数据上进行长时间的计算,其中,代价函数和激活函数的选择对模型的训练效率有很大的影响。利用概率论对模型训练中常用的二次代价函数和交叉熵函数进行理论推导,揭示了两者在模型训练过程中对参数寻优的影响,并给出了它们与不同激活函数的组合效果。经过TensorFlow平台验证,表明优选的代价函数和激活函数组合可以减少参数寻优的迭代次数从而加快模型的训练过程。 |
| 关键词 | 深度神经网络 交叉熵代价函数 二次代价函数 激活函数 TensorFlow |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/2871 |
| 专题 | 计算机与通信学院 网络与信息中心 |
| 作者单位 | 1.兰州理工大学计算机与通信学院 2.兰州理工大学信息中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵宏,郭万鹏. 深度神经网络代价函数选择与性能评测研究[J]. 软件,2018(2018年01期):14-20. |
| APA | 赵宏,&郭万鹏.(2018).深度神经网络代价函数选择与性能评测研究.软件(2018年01期),14-20. |
| MLA | 赵宏,et al."深度神经网络代价函数选择与性能评测研究".软件 .2018年01期(2018):14-20. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 深度神经网络代价函数选择与性能评测研究.（1712KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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