Survey on regularization methods for convolutional neural networks

Survey on regularization methods for convolutional neural networks
Chen Kun
Wang Anzhi
School of Big Data & Computer Science, Guizhou Normal University, Guiyang 550025, China

摘要

In recent years, convolutional neural networks have been widely used in various fields of computer vision and achieved remarkable results. Regularization method is an important part of convolutional neural network, which helps to avoid the overfitting phenomenon of convolutional neural network in the process of model training. There are fewer reviews on regularization methods for convolutional neural networks, and most of them lack a summary of the newly proposed regularization methods. Firstly, a detailed summary of the literature on regularization methods in convolutional neural networks is conducted, and the regularization methods are classified into parameter regularization, data regularization, label regularization and combinatorial regularization; After that, the advantages and disadvantages of different regularization methods are compared and analyzed on public datasets, such as ImageNet, based on evaluation indexes such as Top-1 Accuracy and Top-5 Accuracy; Finally, the advantages and disadvantages of different regularization methods are discussed and analyzed. Comparative analysis; Finally, the future research trends and work directions of regularization methods for convolutional neural networks are discussed.

基金项目

国家自然科学基金地区基金项目(62162013)
贵州师范大学学术新苗基金项目(黔师新苗[2022]30号)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0347
出版期卷: 《计算机应用研究》 Accepted Paper, 2024年第41卷 第4期

发布历史

[2023-12-08] Accepted Paper

引用本文

陈琨, 王安志. 卷积神经网络的正则化方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4). (2023-12-13). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0347. (Chen Kun, Wang Anzhi. Survey on regularization methods for convolutional neural networks [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4). (2023-12-13). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0347. )

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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