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基于OpenCV与TensorFlow的轻量级蘑菇种类识别系统设计 认领 引用
1
作者 同佳欣 段欣宇 冯月春 《河南科技》 2026年第10期32-38,共7页
【目的】针对野生蘑菇种类繁杂、有毒品种与可食用蘑菇外观相似导致的鉴别难问题,传统人工鉴别方法效率低、专业性要求高且易引发误食风险。因此,提出一种基于OpenCV与TensorFlow的轻量级蘑菇种类识别系统。【方法】首先,设计了包含图... 【目的】针对野生蘑菇种类繁杂、有毒品种与可食用蘑菇外观相似导致的鉴别难问题,传统人工鉴别方法效率低、专业性要求高且易引发误食风险。因此,提出一种基于OpenCV与TensorFlow的轻量级蘑菇种类识别系统。【方法】首先,设计了包含图像预处理、模型训练、Web应用开发的完整识别流程,采用OpenCV完成蘑菇图像的灰度化、去噪、二值化及边缘检测等预处理操作,增强特征表达;其次,基于TensorFlow构建轻量化卷积神经网络模型,在包含12种常见蘑菇的数据集上完成训练与优化,开发具备图像上传、实时识别功能的Web应用平台。【结果】实验测试表明,该系统能准确识别目标蘑菇类别,系统整体识别准确率为86%~95%,核心特征检测率为90.3%,10轮训练模型验证集准确率为84%、单张识别响应时间1.8 s,15轮训练模型验证集准确率为89%,性能优于传统方法。【结论】该系统轻量高效、操作便捷,可满足日常蘑菇安全鉴别需求。未来,需扩充数据集、优化模型抗干扰能力,推进离线化部署,拓展在野外采摘、基层食品安全监测等场景的应用。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 OpenCV TensorFlow 卷积神经网络
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基于TensorFlow的手写体数字识别研究 认领 引用
2
作者 韦芳萍 《办公自动化》 2026年第2期5-7,共3页
文章针对手写体数字识别提出基于TensorFlow框架,并通过利用LeNet神经网络透过输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层进行深度剖析,构建模型,解决高难度、低准确率的识别问题。实验表明,该模型在识别效率以及鲁棒性方面比传统的SVM... 文章针对手写体数字识别提出基于TensorFlow框架,并通过利用LeNet神经网络透过输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层进行深度剖析,构建模型,解决高难度、低准确率的识别问题。实验表明,该模型在识别效率以及鲁棒性方面比传统的SVM、KNN等算法的识别方法更具优势,其识别率达98%以上。 展开更多
关键词 手写识别 深度学习 TensorFlow框架 LeNet神经网络
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基于动态tiling和tensorflow的深度学习端到端优化方法 认领 引用 被引量：1
3
作者 龙君芳 黄文秀 《贵阳学院学报（自然科学版）》 2025年第2期38-42,共5页
当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用... 当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用动态tiling和数据布局优化技术,为不同类型的卷积层提供较高的计算效率。并利用完全流水线式的软硬件集成流程,将本框架进一步集成到TensorFlow框架内。实验采用了用于人类姿态识别的OpenPose作为实验网络。实验结果表明,使用最优tiling因子,能够得到6倍左右的性能改善。使用两级流水线处理时,可以实现最高5倍加速,最终性能为22.7 FPS。 展开更多
关键词 卷积神经网络 TensorFlow FPGA 动态tiling 数据布局
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Application of Convolutional Neural Networks in Classification of GBM for Enhanced Prognosis 认领 引用
4
作者 Rithik Samanthula 《Advances in Bioscience and Biotechnology》 CAS 2024年第2期91-99,共9页
The lethal brain tumor “Glioblastoma” has the propensity to grow over time. To improve patient outcomes, it is essential to classify GBM accurately and promptly in order to provide a focused and individualized treat... The lethal brain tumor “Glioblastoma” has the propensity to grow over time. To improve patient outcomes, it is essential to classify GBM accurately and promptly in order to provide a focused and individualized treatment plan. Despite this, deep learning methods, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), have demonstrated a high level of accuracy in a myriad of medical image analysis applications as a result of recent technical breakthroughs. The overall aim of the research is to investigate how CNNs can be used to classify GBMs using data from medical imaging, to improve prognosis precision and effectiveness. This research study will demonstrate a suggested methodology that makes use of the CNN architecture and is trained using a database of MRI pictures with this tumor. The constructed model will be assessed based on its overall performance. Extensive experiments and comparisons with conventional machine learning techniques and existing classification methods will also be made. It will be crucial to emphasize the possibility of early and accurate prediction in a clinical workflow because it can have a big impact on treatment planning and patient outcomes. The paramount objective is to not only address the classification challenge but also to outline a clear pathway towards enhancing prognosis precision and treatment effectiveness. 展开更多
关键词 Glioblastoma Machine Learning Artificial Intelligence Neural Networks Brain Tumor Cancer Tensorflow Layers Cytoarchitecture Deep Learning Deep Neural Network Training Batches
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基于物理-数据驱动的轮腿运输机器人运动控制 认领 引用
5
作者 李杰 郑允昊 +1 位作者 郦骏楠 宋伟森 《现代制造工程》 北大核心 2026年第4期37-44,共8页
运输易燃固体粉末或特殊液体时,由于其流动性,被运输物资会发生摩擦生热、静电积聚及自发分解等现象,可能引发火情或爆炸等危险情况,故运输工具需要具备稳定的姿态保持能力,同时具有一定的越野性能。基于此,设计一种新型串联式六轮腿运... 运输易燃固体粉末或特殊液体时,由于其流动性,被运输物资会发生摩擦生热、静电积聚及自发分解等现象,可能引发火情或爆炸等危险情况,故运输工具需要具备稳定的姿态保持能力,同时具有一定的越野性能。基于此,设计一种新型串联式六轮腿运输机器人,并基于分层控制理论,构建一种拥有腿部扭矩控制器、轮胎转速控制器和TensorFlow腿部角度控制器的控制框架。腿部扭矩控制器基于虚拟模型控制(Virtual Model Control,VMC)算法控制机器人侧倾角、俯仰角和Z方向位移,使其拥有较高的姿态保持能力;轮胎转速控制器利用差速轮运动模型控制横摆角、X和Y方向位移,使其有灵活的转弯性能并减少横向力冲击;引入TensorFlow神经网络框架,依据不同高度的障碍物来控制腿部各个关节角度。对模型进行联合仿真,以验证斜坡工况和台阶工况的效果。结果表明,控制算法能使机器人在斜坡工况中有优秀的姿态保持能力,位置跟踪偏差率均小于5%,姿态角的偏差率均小于3%,相比未引入神经网络的情况,引入神经网络后,机器人可翻越障碍物的高度大幅提升,同时在越障过程中的稳定性更高。 展开更多
关键词 轮腿运输机器人 虚拟模型控制 差速轮运动模型 PID控制 姿态控制 TensorFlow神经网络
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基于TensorFlow的高压输电线路异物识别 认领 引用 被引量：40
6
作者 龚钢军 张帅 +3 位作者 吴秋新 陈志敏 刘韧 苏畅 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期204-209,216,共6页
针对传统异物识别准确率较低的问题,提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理,并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow... 针对传统异物识别准确率较低的问题,提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理,并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow的深度卷积神经网络框架,通过使用框架中的TensorBoard模块设计深度卷积神经网络模型结构与优选模型参数,并针对ReLU激活函数与特征权重进行理论分析。实验结果表明,经过15次迭代训练后,深度卷积神经网络比传统的支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)和BP神经网络算法具有更强的巡检图像识别能力;与经典的LeNet-5和VGGNet模型以及相关文献中的模型相比,所提模型更具有优越性。 展开更多
关键词 输电线路 异物识别 卷积神经网络 TensorFlow
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基于TensorFlow的均质数字岩心渗透率预测方法及应用 认领 引用 被引量：10
7
作者 景文龙 李博涵 +4 位作者 杨守磊 张磊 孙海 杨永飞 李爱芬 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期108-113,共6页
目前岩心渗透率的获取为室内试验方法,针对该方法工作效率低、试验操作繁琐、耗时较长的问题,提出一种基于机器学习的均质数字岩心渗透率预测方法。首先随机生成大量均质数字岩心,通过孔隙网络模型的方法对其进行孔隙度和渗透率的计算,... 目前岩心渗透率的获取为室内试验方法,针对该方法工作效率低、试验操作繁琐、耗时较长的问题,提出一种基于机器学习的均质数字岩心渗透率预测方法。首先随机生成大量均质数字岩心,通过孔隙网络模型的方法对其进行孔隙度和渗透率的计算,将所得结果作为机器学习的样本库,然后基于BP人工神经网络方法,对岩心的孔隙度和渗透率数据进行提取和处理,通过训练得到相应的机器学习模型,最后通过对比机器学习结果和室内试验结果,验证机器学习模型的准确性。结果表明,通过机器学习技术预测渗透率的方法准确高效,与岩心的实测渗透率误差仅为3.1%,可在实际生产中进行应用,避免大量的试验操作,提高了岩心渗透率的计算效率。 展开更多
关键词 数字岩心 TensorFlow BP人工神经网络 渗透率预测
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基于TensorFlow的LSTM模型在太原空气质量AQI指数预测中的应用 认领 引用 被引量：20
8
作者 张春露 白艳萍 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第8期137-141,共5页
由于空气质量AQI指数受多个难以确定的和非线性的因子的影响,经常用到的回归预测方法效率和精度都比较低,基于长短期记忆单元(long short-term memory,LSTM)的递归神经网络模型却能有效利用时序数据中长距离依赖信息的能力,精准地预测... 由于空气质量AQI指数受多个难以确定的和非线性的因子的影响,经常用到的回归预测方法效率和精度都比较低,基于长短期记忆单元(long short-term memory,LSTM)的递归神经网络模型却能有效利用时序数据中长距离依赖信息的能力,精准地预测空气质量AQI指数。首先,利用Ri386 3.3.3分析出空气中各种污染物质与AQI指数的相关性;然后基于Python3.5.2和Tensor Flow,结合近几年空气质量的各种影响因素的走势,对太原空气质量的AQI指数进行预测;最后使用均方误差(MSE)对预测的数据和原始数据进行误差分析。最终得出结论:基于Tensor Flow的LSTM神经网络能较精准地预测空气质量AQI指数。 展开更多
关键词 空气质量 相关性因素分析 TensorFlow LSTM神经网络
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基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用 认领 引用 被引量：24
9
作者 黄睿 陆许明 邬依林 《电子技术应用》 2018年第10期6-10,共5页
手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)... 手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构,再对手写体数据集MNIST的60 000个样本进行深度学习,然后进行10 000个样本的测试对比,最后移植最优模型到Android平台进行应用。实测数据验证,相对于传统的Softmax模型,基于TensorFlow深度学习CNN模型识别率高达99.17%,提升了7.6%,为人工智能识别系统的发展提供了一定的科研价值。 展开更多
关键词 TensorFlow 深度学习 卷积神经网络 数字识别
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基于TensorFlow的图像识别水果秤设计与实现 认领 引用 被引量：4
10
作者 许龙铭 麦启明 +1 位作者 卢家俊 陈苇浩 《电子设计工程》 2022年第6期174-178,共5页
为了解决传统水果秤称重、支付方式的不足,在Jetson Nano平台驱动CSI摄像头进行实时图像检测,通过基于TensorFlow搭建的卷积神经网络模型完成水果识别,从而实现水果的自动称重计价播报。通过语音交互的方式了解用户的购买需求后,根据计... 为了解决传统水果秤称重、支付方式的不足,在Jetson Nano平台驱动CSI摄像头进行实时图像检测,通过基于TensorFlow搭建的卷积神经网络模型完成水果识别,从而实现水果的自动称重计价播报。通过语音交互的方式了解用户的购买需求后,根据计价结果显示二维码进行扫码支付,整个购买过程无须售货员介入,并且实现了无接触购物。实验结果证明,所设计的图像识别水果秤可在2 s内完成水果的识别、称重和计价。水果识别准确率达到90%以上,同时实现了不同水果混装情况的辨别。 展开更多
关键词 图像识别 水果秤 Jetson Nano TensorFlow 卷积神经网络 语音交互
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TensorFlow在图像识别系统中的应用 认领 引用 被引量：30
11
作者 邢艳芳 段红秀 何光威 《计算机技术与发展》 2019年第5期192-196,共5页
人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google... 人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA9.0运算平台,cuDNN7.0.5并行架构,设计Python爬虫程序构建数据集,运用TensorBoard对模型进行可视化。通过对此类模型进行重建和训练,保存训练完成的模型,对图像实现了较高准确度的识别。完成在不同迭代次数下模型性能的测试和分析,通过与Inception_v3模型的准确度与迭代周期进行对比,表明MobileNet在移动端、嵌入端以及网络规模大小和内存限制时具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 图像识别 TensorFlow 深度可分离卷积神经网络 MobileNet
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基于TensorFlow深度学习框架的卷积神经网络研究 认领 引用 被引量：39
12
作者 袁文翠 孔雪 《微型电脑应用》 2018年第2期29-32,共4页
卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识... 卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识别,并对目标函数和激活函数进行优化来提高模型精准度,运用Tensorboard对模型进行可视化。 展开更多
关键词 图像识别 TensorFlow 卷积神经网络
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利用神经网络模型算法求解最速降线研究 认领 引用
13
作者 贾小文 范海英 《物理与工程》 2026年第2期173-178,共6页
分析了神经网络模型求解最速降线问题的基本算法思路,利用TensorFowl深度学习框架的神经网络模块对最速降线问题进行了数值求解,给出了具体求解步骤,并讨论了神经网络超参数对求解结果的影响。与传统神经网络应用不同,研究了神经网络模... 分析了神经网络模型求解最速降线问题的基本算法思路,利用TensorFowl深度学习框架的神经网络模块对最速降线问题进行了数值求解,给出了具体求解步骤,并讨论了神经网络超参数对求解结果的影响。与传统神经网络应用不同,研究了神经网络模型在变分函数拟合中的应用,为将神经网络等AI大模型技术应用于大学物理及实验教学和研究提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 神经网络 最速降线 TensorFowl
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基于TensorFlow的手写体数字识别 认领 引用 被引量：3
14
作者 高春庚 孙建国 《洛阳师范学院学报》 2022年第2期39-41,共3页
手写体数字识别技术是模式识别领域研究的热点,而人工神经网络是人工智能领域的研究热点.本文将二者结合并利用TensorFlow技术,提出了一种基于TensorFlow的手写体数字识别技术.结果表明:该技术方法简单,识别率高,有一定的实用性.
关键词 TensorFlow 神经网络 手写体数字识别
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基于TensorFlow的LSTM算法在农业中的应用 认领 引用 被引量：4
15
作者 勾志竟 宫志宏 刘布春 《计算机技术与发展》 2021年第8期215-220,共6页
针对如何反映水稻产量与生长周期气象要素的非线性关系,并提高产量预测准确度的问题,提出了在TensorFlow深度学习框架上构建长短时记忆网络算法(LSTM)的水稻产量预测方法。该方法避免了传统BP神经网络容易陷入局部最优和长期预测精度不... 针对如何反映水稻产量与生长周期气象要素的非线性关系,并提高产量预测准确度的问题,提出了在TensorFlow深度学习框架上构建长短时记忆网络算法(LSTM)的水稻产量预测方法。该方法避免了传统BP神经网络容易陷入局部最优和长期预测精度不高的问题,并以天津市宁河区1989~2015年地面气象观测资料与产量数据为基础,选取移栽-返青期、分蘖期、孕穗期、抽穗期、成熟期5个不同生长期的风速、日照、温度等21个变量作为预测因子,最后以水稻亩产量(kg)作为预测目标进行了实验。结果表明,BP神经网络预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为75.12和65.64,LSTM的RMSE和MAE分别为34.77和33.37,相比BP神经网络,LSTM长短期记忆网络的预测精度更高,可以较好地预测水稻产量的长期发展趋势,为水稻生长期的精准管理和决策提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 水稻产量 BP神经网络 LSTM TensorFlow 预测
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TensorFlow框架下的车削工件表面粗糙度预测方法 认领 引用 被引量：2
16
作者 田景海 陈江义 +1 位作者 陈瑛琳 杨布尧 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第5期82-84,共3页
利用TensorFlow机器学习框架建立了前馈神经网络模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度ap、切削速度vc和进给量f,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差Ra、轮廓最大高度Ry或微观不平度十点高度Rz... 利用TensorFlow机器学习框架建立了前馈神经网络模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度ap、切削速度vc和进给量f,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差Ra、轮廓最大高度Ry或微观不平度十点高度Rz。利用数控车床加工数据对神经网络进行训练,训练好的网络可以用来预测工件的表面粗糙度。预测结果表明基于TensorFlow框架的表面粗糙度预测方法具有建模方便和精度高的特点,因此提出的方法对车削工艺的智能化编制有一定的参考价值。 展开更多
关键词 TensorFlow框架 机器学习 神经网络 表面粗糙度 预测方法 数控车床
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基于TensorFlow神经网络的数据中心故障预测研究 认领 引用 被引量：5
17
作者 刘卫华 《电子测试》 2019年第16期64-65,130,共2页
本文展开了基于TensorFlow神经网络的数据中心故障预测研究,并根据数据中心的日常数据信息,找出在数据中心中的关键性能指标,以此作为本次研究的训练特征,并将其输入到建立的TensorFlow神经网络模型之中,并根据神经网路模型所输出的数... 本文展开了基于TensorFlow神经网络的数据中心故障预测研究,并根据数据中心的日常数据信息,找出在数据中心中的关键性能指标,以此作为本次研究的训练特征,并将其输入到建立的TensorFlow神经网络模型之中,并根据神经网路模型所输出的数据来预测数据中心是否存在故障。 展开更多
关键词 TensorFlow 神经网络 数据中新 故障预测
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TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别 认领 引用 被引量：13
18
作者 靳涛 张永爱 《信息技术与网络安全》 2018年第4期74-78,共5页
TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有... TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测试,最终测试能达到99%的识别率。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 TensorFlow
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基于Tensorflow框架的生产线零件编号分类算法研究 认领 引用 被引量：4
19
作者 刘欣 李佩娟 盛云龙 《南京工程学院学报（自然科学版）》 2019年第4期31-37,共7页
针对由手工提取特征不充分引起生产线零件编号分类效率和准确率低等问题,提出深度卷积神经网络零件编号分类算法.理论分析了神经网络各层数学原理,在Tensorflow框架下搭建11层卷积神经网络,引入弃权技术,消弱各神经元间联合适应性,防止... 针对由手工提取特征不充分引起生产线零件编号分类效率和准确率低等问题,提出深度卷积神经网络零件编号分类算法.理论分析了神经网络各层数学原理,在Tensorflow框架下搭建11层卷积神经网络,引入弃权技术,消弱各神经元间联合适应性,防止网络过拟合,反向传播中采用基于指数衰减的批量梯度优化算法.由于采集的生产线现场零件编号图像有限,引入Chars74K数据集以增加数据集规模.样本数据集中80%用于训练、20%用于测试.研究结果表明,本文算法准确率达87.91%,但仍不理想.经分析,数据集中易混淆字符影响算法性能,尝试优化数据集,将数据集中易混淆字符进行删减或合并,算法准确率达到94.1%,性能获得显著提升.本文提出的生产线零件编号分类算法不需要人工特征提取等预处理操作,算法速度快、准确率高. 展开更多
关键词 Tensorflow 深度卷积神经网络 数据集 零件编号分类
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基于TensorFlow的深度神经网络优化方法研究 认领 引用 被引量：8
20
作者 王保敏 王睿 +1 位作者 阮进军 慈尚 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2021年第6期71-74,94,共4页
深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训... 深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训练过程中可能出现的异常值,增强深度神经网络模型在未知数据上的健壮性.仿真实验结果显示优化方法有效可行. 展开更多
关键词 深度神经网络 正则化 滑动平均算法 TensorFlow
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