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基于信息熵的神经网络结构优化研究
【摘 要】
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在深度学习的应用中,神经网络结构的深度和宽度对神经网络的学习性能有很大的影响,面对不同训练集,神经网络结构的选择多是凭借经验或多次实验,针对此低效性问题,本文基于规则全连接神经网络的结构研究了一个针对神经网络结构的优化问题。首先结合神经网络迭代效率与其网络精度,设计了一个将神经网络的能效通过分值衡量的量化方法;其次,利用信息熵模型和决策树策略进行特征选择和结构调整来优化神经网络候选者。最后提出了一
【出 处】
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华东理工大学
【发表日期】
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2021年08期
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