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为了加快神经网络训练速度以及提高图像分类精度,提出了一种基于Wolfe线搜索下的HS共轭梯度算法,验证了在任意线搜索下算法的搜索方向都是目标函数的下降方向,并在一定假设下证明了该算法的全局收敛性。数值实验表明,该算法是可行的。
基于共轭梯度法迭代优化的图像分类算法
【摘 要】
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为了加快神经网络训练速度以及提高图像分类精度,提出了一种基于Wolfe线搜索下的HS共轭梯度算法,验证了在任意线搜索下算法的搜索方向都是目标函数的下降方向,并在一定假设下证明了该算法的全局收敛性。数值实验表明,该算法是可行的。
【机 构】
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桂林电子科技大学数学与计算科学学院
【出 处】
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桂林电子科技大学学报
【发表日期】
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2019年06期
【基金项目】
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广西教育厅科研项目(KY2016YB167),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2017YJCX80),广西研究生科研创新项目(YCSW2018141)
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