【摘 要】
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现实中采集的数据由于需要适应实际工程需求以及数据细粒度信息的分类形式多样,样本数据间很难保持完全的独立同分布.而非独立同分布数据会严重降低深度神经网络模型训练的鲁
【机 构】
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广州科技职业技术大学信息工程学院,广州工商学院计算机科学与工程系
【基金项目】
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广东省教育厅重点科研平台项目(2017GWTSCX064)
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现实中采集的数据由于需要适应实际工程需求以及数据细粒度信息的分类形式多样,样本数据间很难保持完全的独立同分布.而非独立同分布数据会严重降低深度神经网络模型训练的鲁棒性以及特定任务上的泛化性能.为了降低非独立同分布数据在模型训练和推断过程中的不良影响,提出一种批规范化的改进算法.该算法在神经网络模型训练开始前从数据集中取出一小批量数据做批规范化,求解出的均值与方差作为参考值用来更新训练时的其他批量数据.实验结果表明,该改进算法一定程度上能够加快神经网络模型训练收敛,相对于BN算法,分类错误率降低了0.3%,
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