一种优化的卷积神经网络深度学习算法_彭雅琴

资 源 简 介

一种优化的卷积神经网络深度学习算法_彭雅琴

详 情 说 明

卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的重要模型，在图像识别、计算机视觉等领域展现出强大的性能。彭雅琴的研究提出了一种针对CNN的优化算法，通过改进传统训练过程中的若干关键环节，显著提升了模型的学习效率和最终表现。

该算法主要从网络结构设计和训练过程两个维度进行优化。在网络架构层面，采用自适应感受野调整机制，使得卷积核能够根据输入特征图的特性动态调整其感知范围，从而更好地捕捉不同尺度的特征。同时引入轻量化的注意力模块，在不显著增加计算负担的前提下增强关键特征的权重。

训练过程优化是另一个创新点。研究者设计了混合精度训练策略，在保持模型精度的同时减少内存占用和计算开销。采用改进的损失函数组合，平衡不同类别样本对梯度更新的影响，缓解数据分布不均衡带来的问题。学习率调度算法也经过重新设计，能够根据训练进程自适应调整更新步长。

这些优化手段共同作用的结果是，在基准测试数据集上，该算法相比传统CNN训练方法可实现15-20%的准确率提升，同时训练时间缩短约30%。特别是在处理细粒度分类任务时，自适应特征提取机制展现出明显优势。该研究为资源受限场景下的高效CNN训练提供了有价值的解决方案。