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- 一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法
- 本发明公开了一种用于评估深度超分辨率网络泛化能力的方法。该方法包括：针对超分辨率模型，选取参考数据集，该超分辨率模型在参考数据集上的性能已知；将参考数据集和待测的目标数据集分别输入到超分辨率模型，获得对应的参考深度统计特...
- 刘翼豪董超乔宇赵恒远顾津锦
- 一种基于鉴别器森林提高生成对抗网络泛化能力的方法
- 本发明公开了一种基于鉴别器森林提高生成对抗网络泛化能力的方法，包括：构建由一个生成器和鉴别器森林组成的生成对抗网络模型；生成训练样本，基于训练样本对鉴别器森林进行训练；通过生成器得到第一生成样本，将第一生成样本输入到训练...
- 陈俊杰李家豪陈清财
- 基于局部随机敏感度的自动编码器与宽度网络泛化能力研究
- 在机器学习中，人们期望神经网络对微小输入扰动也应有较小的输出扰动，说明网络具有较高的鲁棒性，也反映了网络具有较高的泛化能力。然而，目前的自动编码器和宽度网络容易受到具有微小扰动或噪声输入数据的影响。另外，利用与训练样本相...
- 王婷
- 关键词：泛化能力
- 随机权网络泛化能力改进方法及装置
- 本发明公开了一种随机权网络泛化能力改进方法及装置，该方法及装置在不改变随机权网络框架结构的前提下，通过挖掘训练样本中的不确定性值最大的目标样本，生成与不确定性值最大目标样本近似同分布的仿真样本，并基于仿真样本迭代式地对随...
- 何玉林敖威
- 文献传递
- 提高神经网络泛化能力的方法研究及仿真被引量：2
- 2018年
- 神经网络泛化能力是衡量神经网络性能优劣的一个重要方面,研究了几种提高神经网络泛化能力的方法,并且利用MATLAB仿真验证了各种方法的有效性,泛化能力是指经训练(学习)后的预测模型对未在训练集中出现的样本做出正确反映的能力,学习不是简单地记忆已经学过的输入,而是通过对有限个训练样本的学习,学到隐含在样本中的有关环境本身的内在规律性。尽管神经网络可以具备泛化能力,但大量的设计者在应用神经网络时都发现,获得好的泛化能力并非易事,它涉及的方面非常复杂。因此对于如何提高神经网络泛化能力,研究者们展开了大量的研究.
- 罗艳芬
- 关键词：泛化能力神经网络仿真验证MATLAB网络性能
- 一种随机权网络泛化能力改进方法、装置和计算机可读存储介质
- 本发明公开了一种随机权网络泛化能力改进方法、装置和计算机可读存储介质，本发明的随机权网络泛化能力改进方法首先在伪残差数据集上解析地计算弱随机权网络的初始输出层权重，之后，设计了考虑当前集成学习模型损失和复杂度的目标函数，...
- 何玉林敖威
- 文献传递
- 基于L21范数的提升卷积神经网络泛化能力的方法
- 本发明公开了一种基于L21范数的提升卷积神经网络泛化能力的方法，属于计算机视觉，深度学习特征表示领域。其实现步骤为：设计好用于特定分类任务的卷积神经网络；选定设计好的卷积网络某高层，添加基于类内特征的L21范数约束；使用...
- 龚怡宏张世周王进军石伟伟
- 文献传递
- 随机权网络泛化能力改进方法及装置
- 本发明公开了一种随机权网络泛化能力改进方法及装置，该方法及装置在不改变随机权网络框架结构的前提下，通过挖掘训练样本中的不确定性值最大的目标样本，生成与不确定性值最大目标样本近似同分布的仿真样本，并基于仿真样本迭代式地对随...
- 何玉林敖威
- 一种提升卷积神经网络泛化能力的方法及装置
- 本发明属于神经网络技术领域，提供了一种提升卷积神经网络泛化能力的方法及装置，所述方法包括：从训练集中读取一组图像，将所述一组图像映射为多个图像特征向量，并按照图像的类别将图像特征向量分为多个类；根据每个类内的图像特征向量...
- 乔宇张潇
- 文献传递
- 基于不确定性的随机赋权网络泛化能力研究
- 近年来，随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性呈指数增长趋势。如何从海量数据中快速准确地挖掘出有价值的知识，已成为机器学习领域的研究热点，具有重要的应用价值。例如，信用卡欺诈检测，天气预测，医疗诊断等，都是从大量的数据...
- 张沛洲
- 关键词：极速学习机数据挖掘不确定性分类器泛化能力
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- 何玉林
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- 陆念力
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- 夏玫
- 作品数：8被引量：38H指数：3
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