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人脸识别问题概述_章华燕_人脸识别模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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。标签是通过打开10个单位组成的“softmax”组中的一个单位来表示的。当这个组中的活动由上面一层的活动重建时,正好有一个单元被允许活动,选择单元i的概率由 Exp(XI) PL= J.EXP(XJ) 其中xi是单元i接收的总输入。奇怪的是,学习规则不受softmax组中单元之间的竞争影响,因此突触不需要知道哪个单元与哪个其他单元竞争。竞争影响一个单元启动的概率,但只有这种概率影响学习。 在贪婪的逐层训练之后,使用第5节中描述的上下算法,以不同的学习率和权值衰减对网络进行300个阶段的训练。学习率、动量和重量衰减7是通过对网络进行多次训练并在一个单独的验证集上观察其性能来选择的,该验证集由10000张图片组成,这些图片是从整个训练集的剩余部分中获取的。对于上下算法的前100个阶段,在执行下一个阶段之前,上一个阶段在联想存储器中进行三次交替gibbs采样的完整迭代。对于第二个100个阶段,执行了6次迭代,对于最后100个阶段,执行了10次迭代。每次提高gibbs抽样的迭代次数,验证集上的误差明显减小。 对验证集性能最好的网络进行了测试,错误率为1.39%。然后,在所有6000
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