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卷积神经网络过拟合问题研究
被引量:
11
1
作者
任义丽
罗路
《信息系统工程》
2019年第5期140-140,142,共2页
在卷积神经网络建模过程中,由于样本量不足,模型往往容易出现过拟合现象。这极大地降低了模型的预测准确率。论文通过研究过拟合解决策略,将过拟合解决方法加入到卷积神经网络中,解决了牙形石自动化鉴定过程中的过拟合问题。实验结果表...
在卷积神经网络建模过程中,由于样本量不足,模型往往容易出现过拟合现象。这极大地降低了模型的预测准确率。论文通过研究过拟合解决策略,将过拟合解决方法加入到卷积神经网络中,解决了牙形石自动化鉴定过程中的过拟合问题。实验结果表明,优化后的模型鉴定准确率较高,有助于提高牙形石地质研究工作的自动化、智能化水平。
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关键词
卷积神经网络
过拟合
牙形石鉴定
DROPOUT
数据增强
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职称材料
题名
卷积神经网络过拟合问题研究
被引量:
11
1
作者
任义丽
罗路
机构
中国石油勘探开发研究院计算机应用技术研究所
出处
《信息系统工程》
2019年第5期140-140,142,共2页
文摘
在卷积神经网络建模过程中,由于样本量不足,模型往往容易出现过拟合现象。这极大地降低了模型的预测准确率。论文通过研究过拟合解决策略,将过拟合解决方法加入到卷积神经网络中,解决了牙形石自动化鉴定过程中的过拟合问题。实验结果表明,优化后的模型鉴定准确率较高,有助于提高牙形石地质研究工作的自动化、智能化水平。
关键词
卷积神经网络
过拟合
牙形石鉴定
DROPOUT
数据增强
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卷积神经网络过拟合问题研究
任义丽
罗路
《信息系统工程》
2019
11
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