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批量正则化DBN分类方法研究

Research on batch regularization DBN classification method
李蓓蓓
宋威
戴鑫
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122

摘要

针对深度置信网络(DBN)在微调过程中易受训练参数影响的问题,提出一种批量正则化DBN分类方法(BNDBN)。该方法首先利用DBN进行无监督学习以获得原始数据的高层次表达;然后通过引入尺度变换和平移变换参数对网络中间层的输出特征每一维进行批量正则化处理,并将处理后的特征输入到非线性变换激活层中;最后使用随机梯度下降法对仿射变换参数以及原始网络的参数进行训练学习。BNDBN方法减少了梯度对参数规模的依赖性,有效地解决了因网络参数变化而造成的激活函数值分布变化的问题,提高了训练效率。为了检验所提出方法的有效性,选取MNIST手写体数据库和USPS手写数字识别库进行测试,通过与Dropout-DBN、DBN、ANN、SVM、KNN进行对比,结果表明提出的方法分类准确率明显提高,具有更强的特征提取能力。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61673193)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B,JUSRP51510)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20150159)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0969
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1026-1030
文章编号: 1001-3695(2019)04-015-1026-05

发布历史

[2019-04-05] 印刷出版

引用本文

李蓓蓓, 宋威, 戴鑫. 批量正则化DBN分类方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (4): 1026-1030. (Li Beibei, Song Wei, Dai Xin. Research on batch regularization DBN classification method [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (4): 1026-1030. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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