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基于粒子群算法优化卷积神经网络结构 被引量：7
1
作者 白燕燕 曹军 +1 位作者 张福元 彭心怡 《内蒙古大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期84-88,共5页
目前卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在各领域应用非常广泛.训练的神经网络分类器的性能取决于其结构,而寻找一个最优CNN结构非常困难,故现有的方法多依赖于经验.提出的IPSOCNN(Improved Particle Swarm Optimization C... 目前卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在各领域应用非常广泛.训练的神经网络分类器的性能取决于其结构,而寻找一个最优CNN结构非常困难,故现有的方法多依赖于经验.提出的IPSOCNN(Improved Particle Swarm Optimization Convolutional NeuralNetwork)算法,利用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法搜索范围广、收敛速度快的特点,自动选择CNN的最佳结构,解决人工选择的不确定性问题.实验表明,相比人工选择的最佳CNN结构及现有优化CNN算法,IPSOCNN算法的结果正确率更高. 展开更多
关键词 CNN PSO 网络结构 超参数 ipsocnn
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