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文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,在端对端训练或者微调神经网络过程中应用批归一化,能较好地达到优化目的,同时指出在VGG网络中所有激活层前进行批归一化能得到最好的效果。另外VGG网络的优化方法会影响到批归一化,使用改进的基于动量的随机梯度下降能使网络训练时的波动更小。 相似文献
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通过对分子筛出口水含量及100F4的清理频率,证明分子筛运行状况,钠X型硅铝酸盐分子筛再生过程中遇到的两个问题,一是分子筛粉化;二是分子筛活性下降,并通过对操作方法的改进和对工艺参数的调整等方法来解决上述两个问题,结果表明数据正确的,措施对头,效果明显:分子筛使用寿命延长,降低运行费用。 相似文献
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在全球变化背景下,土壤有机碳的分解及其温度敏感性在陆地生态系统碳循环中的重要性备受关注。温度敏感性指数(Q10)微小的变化都可能导致未来土壤碳库大小评估的巨大偏差,充分了解土壤有机碳分解温度敏感性的调控机理对预测未来土壤碳变化具有重要意义。笔者对国内外已有研究进行分析,比较培养温度模式、底物质量、物理化学保护和微生物属性对土壤有机碳分解温度敏感性的影响。结果发现:(1)与传统的恒温模式相比,变温培养模式更好地克服了土壤微生物对恒定培养温度的适应性以及不同培养温度下底物消耗不均的缺点,能够更加准确地估算Q10。(2)较多的研究发现难分解有机碳的Q10大于易分解有机碳的Q10,但也有研究发现难分解有机碳的Q10并不比易分解有机碳的Q10高,这主要是由于土壤有机碳库的异质性造成的。(3)团聚体和矿物吸附保护通过改变底物有效性或者反应位点的底物浓度来影响土壤有机碳分解的温度敏感性。(4)微生物的生理特性、群落组成和结构也会对温度敏感性造成影响,温度变化会造成土壤微生物群落组成及其相关生理特征的变化,进一步引起相关功能基因丰度的改变,从而改变有机碳分解的温度敏感性。土壤有机碳分解及其温度敏感性是全球气候变化对碳循环影响研究中很重要的一部分,对它的精确估算有利于完善全球气候变化模型,对准确预测未来全球气候变化具有重要意义。 相似文献