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基于CNN的手写体数字识别模型影响因素研究
《河北建筑工程学院学报》2023年第1期232-237,共6页邹其 王翊同 葛成鹏 李鸿强 
采用文献查阅法和实验对比法,研究了卷积神经网络(CNN)的经典LeNet-5网络结构在手写体数字识别应用中的模型准确率影响因素,分别对训练集数量、测试集数量和训练迭代次数三个因素进行控制变量对照实验,并通过实验对比的方式评估各因素...
关键词：卷积神经网络 手写体识别 模型准确率 影响因素 
浅层模型剪枝对准确率及计算量变化探究
《电脑知识与技术》2024年第18期11-14,共4页岑华峰 
剪枝算法能显著降低模型的计算量,是一种在模型计算量和准确率间寻求平衡的方法。现有剪枝算法往往在稀疏性维度进行调整,以不同稀疏度的模型来满足不同计算量和准确率需求的任务。该文从浅层网络剪枝的粒度控制出发,提出了两种新的剪...
关键词：剪枝 浅层网络 粒度控制 模型准确率 模型计算量 
基于模型准确率的链上去中心化联邦学习模型被引量：2
《清华大学学报（自然科学版）》2022年第5期832-841,共10页宋宇波 朱靖恺 赵灵奇 胡爱群 
国家重点研发计划项目(2020YFE0200600)。
现有的联邦学习存在恶意中央服务器和恶意参与者发布虚假数据毒害模型等问题。针对此情况,该文提出了一种去中心化的联邦学习模型,该模型将聚合工作由中央服务器移至参与者本地,各个参与者依据聚合算法将训练之后的模型参数写入交易,生...
关键词：联邦学习 区块链 共识机制 模型准确率 去中心化学习 
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