【摘 要】
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通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)不存在可学习参数,提出了用WN(Weight Normal
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学吉林省智能环境工程研究中心,吉林农业大学吉林省农业物联网科技协同创新中心
【基金项目】
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吉林省教育厅项目(No.20170204038NY),吉林省发改委项目(No.2014Y108),长春市科技局项目(No.12SF31)
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通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)不存在可学习参数,提出了用WN(Weight Normalization)来代替LRN,同时将WN置于所有池化层(Pooling layer)之后,提高了AlexNet模型训练的准确率;通过对比分析Adam、RMSProp、Momentum三种优化器在不同学习率(Learning rate)下对AlexNet模型训练的影响,并得出了相应
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