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发明公开
一种深度卷积神经网络权值优化方法无效

公开(公告)号：CN111242281A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN202010014858.9

申请日：2020-01-07

Applicant: 中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院

Inventor： 安竹林 , 杨传广 , 徐勇军 , 程坦

IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种深度卷积神经网络权值优化方法，包括以下步骤：获取初始种群，进行初始化和基因编码；对初始种群中所有个体进行梯度下降的参数训练，直至到达预设的次数；计算个体适应度并进行排序；基于遗传算法，对初始种群进行选择、交叉、变异操作，获得新一代种群；判断是否到达终止条件，若否则对新一代种群进行迭代训练和进化。本发明采用遗传算法与梯度下降方法相结合，来优化深度卷积神经网络权值，能够提高深度卷积神经网络的识别率，同时提高了深度卷积神经网络的获得速度。

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