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| 基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法 | |
| 引用本文： | 骆焦煌.基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法[J].吉林大学学报(理学版),2020,58(4):906-912. |
| 作者姓名： | 骆焦煌 |
| 作者单位： | 闽南理工学院 信息管理学院, 福建 泉州 362000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;教育教学改革研究项目 |
| 摘 要： | 针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题, 提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法. 首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型, 给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例, 并训练和池化粗粒度数据； 然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数, 提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力. 实验结果表明, 在单机和集群模式下, 卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力. |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 粗粒度 卷积层 池化层 |
| 收稿时间： | 2019-11-27 |
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