【摘 要】
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针对小样本数据下浅层神经网络模型拟合能力不足,而加深网络层数出现网络性能退化问题,提出一种双跳跃深度残差反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,每个残差块堆叠3个同维度网络层,在网络的一、二层和一、三层之间加入双跳跃连接,增强浅层低非线性度特征信息向深层网络的直接传递和重复利用,且在反向传播过程中避免了梯度消失,提升模型分类准确率.同时引入一阶矩估计梯度指数加权平均因子对Adam算法中影响学习率的二阶矩估计梯度进行调整,优化网络的收敛能力.将改进后的算法模型用于钢筋腐蚀样本数据训练
【机 构】
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青岛理工大学信息与控制工程学院,青岛266520
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针对小样本数据下浅层神经网络模型拟合能力不足,而加深网络层数出现网络性能退化问题,提出一种双跳跃深度残差反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,每个残差块堆叠3个同维度网络层,在网络的一、二层和一、三层之间加入双跳跃连接,增强浅层低非线性度特征信息向深层网络的直接传递和重复利用,且在反向传播过程中避免了梯度消失,提升模型分类准确率.同时引入一阶矩估计梯度指数加权平均因子对Adam算法中影响学习率的二阶矩估计梯度进行调整,优化网络的收敛能力.将改进后的算法模型用于钢筋腐蚀样本数据训练及测试,仿真结果表明,改进后的算法模型具有更好的分类性能.
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