【摘 要】
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提出了一种基于10.6μm波长的小型化非线性全光衍射深度神经网络建模方法。采用波长为10.6μm的二氧化碳(CO2)激光光源,其对应的神经网络物理尺寸为1mm×1mm,依据相关的光学物理参数特性,构建了基于10.6μm波长的非线性全光衍射深度神经网络模型框架,使用网格搜索法确定最优的神经网络模型超参数,并选择交叉熵损失函数和Adam优化器对神经网络进行了优化。分别在MNIST手写数字数据集和Fas
【机 构】
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北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室
【基金项目】
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北京市自然基金-市教委联合基金(KZ201911232044),高等学校学科创新引智计划(先进光电子器件与系统学科创新引智基地)(D17021)。
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提出了一种基于10.6μm波长的小型化非线性全光衍射深度神经网络建模方法。采用波长为10.6μm的二氧化碳(CO2)激光光源,其对应的神经网络物理尺寸为1mm×1mm,依据相关的光学物理参数特性,构建了基于10.6μm波长的非线性全光衍射深度神经网络模型框架,使用网格搜索法确定最优的神经网络模型超参数,并选择交叉熵损失函数和Adam优化器对神经网络进行了优化。分别在MNIST手写数字数据集和Fashion-MNIST数据集上对该方法进行了测试,其分类结果分别达到了0.9630和0.8743。所提方法
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