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团队在国际人工智能权威期刊Neural Networks发表论文

2020-03-08 本站

近日,以博士生程起上为第一作者,李宏亮教授为通讯作者共同完成的研究论文神经网络的参数化形变指数线性函数》(Parametric Deformable Exponential Linear Units for deep neural networks)被国际人工智能权威期刊Neural Networks接收Neural Networks是人工智能领域的权威期刊,中科院SCI期刊分区为大类1区影响因子为5.785。

    激活函数,是人工神经网络结构中的重要组成部件,激活函数的研究是人工智能领域的基础性研究对于人工神经网络的发展起到了关键性作用。现有运用最广泛的激活函数ReLU线性整流单元)在神经网络训练过程中会导致协方差偏移等问题对此本文创新性地提出了一种参数化的激活函数PDELU,引入了对于指数函数的形变表示,结合网络的训练过程动态地调整激活函数输出。该算法极大地缓解了训练过程中的协方差偏移问题从而提升神经网络的最终精度。本论文提出的方法在多个标准图像分类任务数据库上均优于现有的激活函数

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