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摘 要:一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法,所述方法包括以下步骤:步骤1,首先对自适应激活函数参数调节方法进行数学定义;步骤2,基于MNIST数据集进行自适应激活函数及其他经典激活函数进行实验结果对比与分析,使用的网络为有三个隐藏层,每个隐藏层有50个神经元,使用随时梯度下降算法迭代了100周期,学习率设为0.01,最小批次数量为100;步骤3,在步骤2得到最优激活函数版本之后,应用于具体膀胱癌细胞的检测。本发明在网络不断训练的过程中,通过不断的调整自身形状来寻找适合该网络的最优激活函数,提高网络的性能,降低网络中自适应激活函数可学习参数的总体数量,加快网络学习速率,改善网络的泛化。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810631395.3 | 专利名称: | 一种面向深度神经网络的自适应激活函数参数调节方法 |
申请日: | 2018-06-19 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学科研院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/04搜分类 网络 网络传输 深度神经网络搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |