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题名基于输出误差与偏导数误差信息融合的神经网络训练
被引量:2
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作者
张德贤
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机构
郑州工程学院计算机科学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第24期55-57,共3页
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基金
河南省自然科学基金资助(编号:994060500)
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文摘
文章首先提出了表示前向神经网的泛化能力的一种度量,分析了提高网络泛化能力的主要途径,进而提出了基于网络输出误差与输出对输入偏导数误差信息融合的网络训练策略,给出了两者信息融合的有效方法和相应网络训练算法。具体应用结果表明所提出算法可显著提高网络的泛化能力。
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关键词
输出误差
偏导数误差
信息融合
泛化能力
神经网络
网络训练策略
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Keywords
Derivative error,Information merging,Generalization capacity,Neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进YOLOX-m的安全帽佩戴检测
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作者
王晓龙
江波
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机构
上海华讯网络系统有限公司行业数智事业部
中国电子科技集团公司第三十二研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期252-261,共10页
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文摘
安全帽佩戴检测是安全监控系统中的重要组成部分,其检测精度取决于目标分类、小目标检测、域迁移差异等因素。针对现有基于YOLOX-m模型的安全帽佩戴检测算法通常存在分类精度较低、检测目标不完整、轻量化模型性能下降等问题,构建一种基于多阶段网络训练策略的改进YOLOX-m模型。首先对YOLOX-m主干特征网络卷积块的堆叠次数进行重新设计,在减小网络规模的同时最大化模型性能,然后将残差化重参视觉几何组与快速空间金字塔池化相结合,提高检测精度和推理速度。设计一种多阶段网络训练策略,将训练集和测试集拆分成多个组,并结合推理阶段生成的伪标签进行多次网络训练,以减少域迁移差异,获得更高的检测精度。实验结果表明,与YOLOX-m模型相比,改进YOLOX-m模型的推理延迟降低了5 ms,模型大小减少了4.7 MB,检测精度提高了1.26个百分点。
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关键词
安全帽佩戴检测
深度学习
残差化重参视觉几何组
快速空间金字塔池化
多阶段网络训练策略
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Keywords
safety helmet wearing detection
deep learning
Residual Re-parameterized Visual Geometry Group(Res-RepVGG)
Spatial Pyramid Pooling-Fast(SPPF)
multi-stage network training strategy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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