深度殘差網絡+自適應參數化ReLU激活函數（調參記錄6）
續上一篇：深度殘差網絡+自適應參數化ReLU激活函數（調參記錄5）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/12907423.html本文繼續調整超參數，測試Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函數在Cifar10圖像集上的效果 ...
原文：ResNet+自適應參數化ReLU（調參記錄25）Cifar10~95.77%
在之前調參記錄的基礎上，首先，大幅度削減了自適應參數化ReLU中全連接神經元的個數，想着可以減輕訓練的難度，也可以減少過擬合 然后，將Epoch增加到 個，繼續測試深度殘差網絡ResNet 自適應參數化ReLU激活函數在Cifar 上的效果。 自適應參數化ReLU激活函數的基本原理如下：Keras程序： usr bin env python coding: utf Created on Tue A ...
2020-06-02 16:59 0 581 推薦指數：
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