【摘 要】
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为加速神经网络的训练,提出一种名为MT(mix training)的模型训练方法,并从理论与实验的角度来解释这种方法。该方法直接加权平均两张不同的图片为一张,对标签以同样的权值进
【机 构】
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中国科学院光电技术研究所,中国科学院大学电子电气与通信工程学院,华南理工大学电子与信息学院
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为加速神经网络的训练,提出一种名为MT(mix training)的模型训练方法,并从理论与实验的角度来解释这种方法。该方法直接加权平均两张不同的图片为一张,对标签以同样的权值进行加权平均。由于只使用融合后的图片进行训练,该方法能够有效地加速网络的训练。使用DenseNet-40(k=12)作为网络结构,在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN这3个数据集上验证了该方法能够节约一半的训练时间,在CIFAR-10、CIFAR-100上分别达到了93.51%、73.40%的识别率,高于未使用该方法的识
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