AlexNet改进及优化方法的研究

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jst1984

【摘要】

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通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)不存在可学习参数,提出了用WN(Weight Normal

【作者】

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郭敏钢宫鹤

【机构】

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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学吉林省智能环境工程研究中心,吉林农业大学吉林省农业物联网科技协同创新中心

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

：

2020年20期

【关键词】

：

AlexNet 卷积神经网络(CNN) NORMALIZATION 优化器激活函数 AlexNetConvolutional Neural Network(C

【基金项目】

：

吉林省教育厅项目(No.20170204038NY),吉林省发改委项目(No.2014Y108),长春市科技局项目(No.12SF31)

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通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)不存在可学习参数,提出了用WN(Weight Normalization)来代替LRN,同时将WN置于所有池化层(Pooling layer)之后,提高了AlexNet模型训练的准确率;通过对比分析Adam、RMSProp、Momentum三种优化器在不同学习率(Learning rate)下对AlexNet模型训练的影响,并得出了相应

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