[发明专利]卷积神经网络模型的建模方法及装置在审
| 申请号： | 201810759256.9 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN109002890A | 公开（公告）日： | 2018-12-14 |
| 发明（设计）人： | 王衍洋;唐文忠;史胜阳 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开一种卷积神经网络模型的建模方法及装置，能解决全连接Dropout算法抑制过拟合效果不明显的问题。方法包括：S1、利用训练数据集对预先构建的卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型，其中，在构建所述卷积神经网络模型时，随机将所述卷积神经网络模型的至少一个卷积层的每个神经元与前一层的神经元连接所使用的卷积核的至少一个参数设置为0；S2、利用测试数据集对所述训练好的卷积神经网络模型进行测试。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 神经元 构建 建模 测试数据集 训练数据集 参数设置 卷积核 卷积 拟合 算法 测试 | ||
【主权项】：
1.一种卷积神经网络模型的建模方法，其特征在于，包括：S1、利用训练数据集对预先构建的卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的卷积神经网络模型，其中，在构建所述卷积神经网络模型时，随机将所述卷积神经网络模型的至少一个卷积层的每个神经元与前一层的神经元连接所使用的卷积核的至少一个参数设置为0；S2、利用测试数据集对所述训练好的卷积神经网络模型进行测试。
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