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图像数据增强_王天一_csdn学院_梯度下降算法实现_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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慎选择以及对梯度的随机估计中的噪声量。在本文中,我们提出了一种新的自适应学习速率算法,该算法利用曲率信息自动调整学习速率。根据随机一阶梯度的局部统计量估计有关损失函数的元素方向曲率的信息。我们进一步提出了一种新的方差减少技术,以加快收敛速度??。在我们使用深度神经网络进行的初步实验中,与流行的随机梯度算法相比,我们获得了更好的性能。 受到近期在计算机视觉中深度学习的成功的启发,我们提出了一种新颖的框架,用于将时间序列编码为不同类型的图像,即Gramian角求和/差分场(GASF / GADF)和Markov Transition Fields(MTF)。这使得可以将计算机视觉技术用于时间序列分类和归因。我们在20个标准数据集上使用了平铺卷积神经网络(tiled CNN),以从单个GASF-GADF-MTF图像和复合GASF-GADF-MTF图像中学习高级特征。与当前的最佳时间序列分类方法中的九种相比,我们的方法获得了极具竞争力的结果。受GASF在0/1缩放后的数据上的双射特性的启发,我们在4个标准和1个合成化合物数据集的GASF图像上训练了降噪自动编码器(DA)。与使用原始数据相比,
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