动态学习率

作品数：30被引量：131H指数：8
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风云四号A星可见光反射率同化神经网络观测算子
《遥感学报》2024年第12期3261-3270,共10页何明峰 周永波 
国家自然科学基金青年基金(编号:42305161);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(编号:BK20210665)。
全天空卫星可见光反射率资料蕴含关键的云雨信息,具有重大的同化潜力。传统的可见光反射率资料同化观测算子基于数值方法求解辐射传输方程,计算效率偏低,尚不能满足资料同化的业务应用需求。鉴于此,本研究在Scheck(2021)神经网络观测算...
关键词：风云四号 A 星 先进静止轨道辐射成像仪 可见光反射率 RTTOV 数据同化 观测算子 神经网络 动态学习率 
基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化被引量：1
《移动通信》2024年第6期91-96,共6页陈少权 杜翠凤 张振 
广东省海洋经济发展(海洋六大产业)专项资金项目“面向海洋产业的探测通信一体化立体海洋无线网络系统研究”(粤自然资合[2023]24号)。
针对联邦学习训练模型容易受到数据属性影响的问题,提出基于端边云协同体系的联邦学习模型训练与优化方法,该方法引入可信度和动态学习率实现全局模型参数的自学习和自优化。实验表明,与其他算法相比,所提算法充分考虑边缘端的可信度,...
关键词：端边云协同 模型聚合 联邦学习 可信度 动态学习率 
基于动态学习率边界的隐私保护算法
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》2024年第2期186-192,共7页钱振 
安徽省科技带头人及后备人选(No.2019h211)。
深度学习优化算法在对数据进行训练时容易导致隐私泄露,卷积神经网络在进行隐私计算时会因为计算每个样本的梯度而带来巨大的内存开销,针对以上问题,提出一种结合混合重影剪裁的差分隐私动态学习率边界算法.将AdaBound优化算法与差分隐...
关键词：差分隐私 深度学习 随机梯度下降 图像分类 自适应算法 学习率剪裁 
用于训练神经网络的自适应梯度下降优化算法被引量：4
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》2024年第1期25-31,共7页阮乐笑 
安徽省学术技术带头人及后备人选(No.2019h211)。
由于神经网络规模的扩大,模型训练变得越来越困难.为应对这一问题,提出了一种新的自适应优化算法——Adaboundinject.选取Adam的改进算法Adabound算法,引入动态学习率边界,实现了自适应算法向随机梯度下降(SGD)的平稳过渡.为了避免最小...
关键词：深度学习 自适应优化算法 神经网络模型 图像识别 动态学习率边界 短期参数更新 
基于动态高效网络的花粉图像识别模型
《计算机工程与设计》2023年第3期852-858,共7页孙晓川 付多民 秦林林 付景昌 李志刚 
河北省高等学校科学技术研究基金项目(ZD2021088);国家重点研发计划基金项目(2017FE0135700);唐山市科技计划基金项目(19150230E)。
针对花粉图像清晰度不足、形状相近等特性所导致的识别精度低、人工识别低效的问题,提出一种基于动态高效网络的花粉图像识别模型。在ImageNet数据集上使用Noisy Student方法对EfficientNet进行预训练;将训练后的权重迁移到花粉识别模型...
关键词：花粉图像 深度学习 高效网络 数据增强 嘈杂的学生 迁移学习 动态学习率 
AFGSRec:一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型
《华南理工大学学报（自然科学版）》2022年第12期71-79,共9页蔡晓东 曾志杨 
广西创新驱动发展专项(AA20302001)。
以往的序列推荐方法通常从近期交易记录中捕获用户的消费偏好,忽略了全局交易信息和好友偏好对用户交易行为的影响,导致模型的推荐结果不够准确。针对以上问题,文中提出了一种自适应融合全局协同特征的社交推荐模型AFGSRec。首先,用异...
关键词：图神经网络 推荐系统 社交网络 全局协同特征 周期动态学习率 
改进生成对抗网络在图片数据生成中的应用被引量：1
《计算机工程与应用》2022年第15期260-269,共10页孟辰 曾志高 朱艳辉 朱文球 易胜秋 董丽君 
科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0100400);湖南省自然科学基金(2018JJ2098,2020JJ6089);湖南省教育厅重点项目(19A133)。
图片数据生成旨在根据现有的图片数据,产生与原始图片数据分布相似的图片数据。当前主流的生成对抗网络模型(generative adversarial networks,GAN)产生的图片数据质量较差,模型的训练总是遇到调试困难、训练不稳定、梯度消失、模式崩...
关键词：图片数据生成 生成对抗网络(GAN) 残差结构 动态学习率 
基于迁移学习的桥梁表观病害检测技术研究被引量：12
《铁道科学与工程学报》2022年第6期1638-1646,共9页王桂平 陈旺桥 杨建喜 唐于凌 吴波 
国家自然科学基金资助项目(62073051);重庆市教委科学技术研究项目青年项目(KJQN201900726);重庆市教委科学技术研究项目重大项目(KJZD-M202000702)。
桥梁表观病害检测是保证桥梁设施安全的关键技术之一。深度卷积网络因其强大的特征提取能力,被广泛应用于土木工程领域的结构病害识别与检测,然而在土木工程领域中往往缺乏用于训练深度学习网络的高质量大规模病害图像数据集。针对上述...
关键词：桥梁表观病害检测 迁移学习 深度卷积网络 动态学习率调整 微调 
改进LSTM的脱轨系数预测方法被引量：1
《软件导刊》2022年第2期27-31,共5页张卜 刘怡伶 张文静 刘学文 
国家自然科学基金项目(51675324);上海市高校教师资助计划项目(ZZGCD15039);上海新能源汽车振动噪声测试与控制专业技术服务平台项目(18DZ2295900)。
研究基于长短时记忆神经网络模型的优化方法及其在脱轨系数预测中的应用,通过SIMPACK建立列车—轨道仿真场景得到网络训练所需数据集,构建基于长短时记忆神经网络的脱轨系数预测模型,借助动态学习率和Dropout方法针对学习率及网络结构...
关键词：脱轨系数预测 深度学习 动态学习率 DROPOUT 
基于BiLSTM-NFC的地下水埋深预测方法研究被引量：3
《人民黄河》2021年第6期80-85,97,共7页刘鑫 韩宇平 刘中培 黄会平 
国家自然科学基金资助项目(51679089);水利部“948”项目(201328)。
为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应矩估计优化函数(Adam),耦合双曲正切(Tanh)、软最大逻辑回归(Softmax)和线性整流单元(ReLU)3个激活函数,...
关键词：地下水埋深预测 双向长短时记忆循环神经网络 非全连接神经网络 深度学习模型 自适应矩估计优化函数 耦合激活函数 动态学习率 
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