用于圖像分類的模糊策略學習率ResNet

摘要： ResNet深度神經網絡用于圖像分類時，全連接層訓練算法收斂性差降低了分類效果。針對此不足，提出一種模糊策略梯度算法訓練ResNet。推導出ResNet全連接層權重的迭代公式，用歷史梯度信息修正當前一階小批量梯度，用模糊策略學習率更新權重，通過上下邊界函數處理學習率的過大或過小而引發(fā)的迭代振蕩，改善訓練算法收斂性。在CINIC-10和CIFAR-100數據集上的實驗結果表明，所...