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| 一种结合Dropblock和Dropout的正则化策略 | |
| 作者姓名： | 胡辉 司凤洋 曾琛 舒文璐 |
| 作者单位： | 华东交通大学信息工程学院,南昌,330013;华东交通大学信息工程学院,南昌,330013;华东交通大学信息工程学院,南昌,330013;华东交通大学信息工程学院,南昌,330013 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;江西省自然科学基金 |
| 摘 要： | 为了能够全面且高效加快卷积分类网络的收敛速度和提升稳定性,提出了一种新的正则化策略,将Dropblock算法和Dropout算法相结合,从而实现对整个卷积分类网络的浅层、中层和深层网络进行正则化.其中,Dropblock通过隐藏部分特征图实现卷积层正则化,Dropout通过隐藏部分权重参数实现全连接层正则化,从而实现对整个卷积分类网络进行全面正则化.通过Kaggle猫狗分类大赛提供的数据集进行训练和测试实验表明,提出的新的正则化策略可有效加快分类网络的收敛速度和提升稳定性,此外,能有效提高深度卷积分类网络的分类准确率. |
| 关 键 词： | 正则化 Dropout Dropblock 收敛速度 稳定性 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |