基于卷积神经网络的正则化方法_吕国豪

资 源 简 介

基于卷积神经网络的正则化方法_吕国豪

详 情 说 明

卷积神经网络(CNN)在计算机视觉等领域取得了显著成功，但模型容易出现过拟合现象。吕国豪提出的工作重点探讨了针对CNN的正则化技术，这些方法通过约束模型复杂度来提升泛化能力。

传统的权重衰减(L2正则化)会平等惩罚所有参数，但对于CNN可能不够理想。该研究创新性地结合了通道注意力机制，实现自适应正则化强度分配。对于重要特征通道降低惩罚力度，而对次要通道加强约束，这样在抑制噪声的同时保留关键特征。

实验证明该方法在图像分类任务中优于标准L2正则化，尤其当训练数据有限时效果更显著。这种动态调整策略为CNN正则化提供了新思路，后续可延伸至其他网络结构优化场景。