卷积神经网络过拟合问题研究

作者:任义丽; 罗路

摘要:在卷积神经网络建模过程中,由于样本量不足,模型往往容易出现过拟合现象。这极大地降低了模型的预测准确率。论文通过研究过拟合解决策略,将过拟合解决方法加入到卷积神经网络中,解决了牙形石自动化鉴定过程中的过拟合问题。实验结果表明,优化后的模型鉴定准确率较高,有助于提高牙形石地质研究工作的自动化、智能化水平。

分类:
  • 期刊
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  • 自然科学与工程技术
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  • 基础科学
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  • 自然科学理论与方法
收录:
  • 国家图书馆馆藏
  • 万方收录(中)
  • 知网收录(中)
  • 维普收录(中)
  • 上海图书馆馆藏
关键词:
  • 卷积神经网络
  • 过拟合
  • 牙形石鉴定
  • dropout
  • 数据增强

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期刊名称:信息系统工程

期刊级别:省级期刊

期刊人气:7723

杂志介绍:
主管单位:天津市发展和改革委员会
主办单位:天津市信息中心
出版地方:天津
快捷分类:科学
国际刊号:1001-2362
国内刊号:12-1158/N
邮发代号:82-173
创刊时间:1988
发行周期:月刊
期刊开本:A4
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