深度学习模型各层参数数目对于性能的影响

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近年来深度学习在图像识别、语音识别等领域得到了广泛的应用，取得了优异的效果，但深度学习网络的结构设计没有一般规律可循。本文基于卷积神经网络和递归卷积神经网络模型探究了深度学习网络不同层级间参数分布对网络性能的影响，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了大量的实验。结果表明：在保证网络总参数大致相等并稳定在饱和的临界值附近的条件下，增加高层参数数量的能够提升网络性能，而增加低层参数数量的会降低网络性能。通过这一简单的规则，我们设计的递归卷积神经网络模型结构在CIFAR-100和SVH

机译：近年来深度学习在图像识别、语音识别等领域得到了广泛的应用，取得了优异的效果，但深度学习网络的结构设计没有一般规律可循。本文基于卷积神经网络和递归卷积神经网络模型探究了深度学习网络不同层级间参数分布对网络性能的影响，在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了大量的实验。结果表明：在保证网络总参数大致相等并稳定在饱和的临界值附近的条件下，增加高层参数数量的能够提升网络性能，而增加低层参数数量的会降低网络性能。通过这一简单的规则，我们设计的递归卷积神经网络模型结构在CIFAR-100和SVH

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《Computer Science and Application》 |2015年第5期|共9页
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中图分类计算技术、计算机技术;
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