integrated gradient attribution积分梯度归因1. 引言1.1 概述随着机器学习的快速发展和普及，对于模型的解释性和可解释性的需求日益增长。为了更好地理解和解释模型的预测结果，各种特征重要性方法被提出并广泛应用。积分梯度归因是一种新的特征重要性方法，通过计算输入特征在不同程度上对预测结果的贡献，可以有效地揭示模型决策背后的关键特征。1.2 文章结构本文将对积分梯度归因这...

核密度估计在电网电压质量分析与研究中的应用摘要：电力系统的运行状况主要通过稳定控制及优化调度实现，其中电网电压质量是最为关键的参数之一。但随着电力系统的发展，其规模和结构的复杂性不断提高，致使其数据呈现出海量、多源、异构的特点，这一变化使得传统电压质量分析方法不再适用。本文考虑电网电压质量提出核密度估计分析模型，并运用R语言开发了电网分析软件，最后通过在杭州某典型变电站的实际应用验证了核密度估计分...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 101930601 A(43)申请公布日 2010.12.29(21)申请号 CN201010269223.X(22)申请日 2010.09.01(71)申请人 浙江大学    地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号(72)发明人 戴朝约 冯华君 徐之海 李奇 (74)专利代理机构...

如何利用自适应学习率优化神经网络正则化参数的自适应估计神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，神经网络的训练过程中存在着一个关键的问题，即学习率的选择。学习率过大会导致训练不稳定，而学习率过小则会使得训练过程过慢。为了解决这一问题，研究人员提出了自适应学习率的优化方法，本文将介绍如何利用自适应学习率优化神经网络。一、学习率的作用和挑战学习...

图像超分辨率重建算法综述作者：***来源：《科技视界》2015年第13期        【摘 要】超分辨率图像重建是指由同一场景的低分辨率退化图像（或图像序列）重建出一幅（或多幅）清晰的高分辨率图像。该技术已经成为图像处理领域的研究热点，然而传统的方法已很难获得突破，今年来过完备稀疏表示为超分辨重建提供了一种新的思路，也成为了目前的热点。本文通过分析超分辨率...

深度学习模型参数调优的自动化方法设计概述深度学习模型的性能很大程度上取决于其参数的选择和调优。然而，手动调整参数是一项耗时且繁琐的任务，因此，设计自动化的方法来进行深度学习模型参数调优是非常有意义的。本文将探讨深度学习模型参数调优的自动化方法设计，并介绍一种基于遗传算法的方法。1. 深度学习模型参数调优的挑战深度学习模型的参数通常包括网络结构、学习率、正则化参数、优化器等。这些参数之间的相互关系非...

基于深度学习的中文情感分析模型设计深度学习技术在自然语言处理领域的应用日益广泛，其中中文情感分析是一个重要且有挑战性的任务。本文将详细介绍基于深度学习的中文情感分析模型设计，并讨论其主要挑战、模型架构、数据预处理及训练过程等方面内容。一、中文情感分析的主要挑战1. 语义歧义：中文语言特点使得情感分析任务存在较多的语义歧义问题，单词和短语的多义性使得情感极性判断变得复杂。正则化参数的自适应估计2....

马　晓，邢　雪，武青海．基于改进ＣｏｎｖＮｅｘｔ的复杂背景下玉米叶片病害分类［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（１９）：１９０－１９７．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．１９．０２８正则化参数的自适应估计基于改进ＣｏｎｖＮｅｘｔ的复杂背景下玉米叶片病害分类马　晓１，邢　雪１，武青海１，２（１．吉林化工学院信息与控制工程学院，吉林吉林１３２０２２；２．吉林农业科...

微分方程参数反演问题的同伦—多尺度方法    微分方程反演问题由于其非线性性和不适定性给求解带来很大的困难,而同伦反演方法是求解非线性算子方程的一种大范围收敛方法。它通过构造一组同伦映射,可以克服牛顿迭代法收敛解严重依赖于初始近似解选择的不足。该方法已成功应用于许多领域,本文将在同伦方法的基础上展开进一步研究。由于同伦方法中同时含有同伦参数和正则参数,正则参数根据偏差原则选取,...

正则化参数的自适应估计(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114022809 A(43)申请公布日 2022.02.08(21)申请号 CN202111265525.4(22)申请日 2021.10.28(71)申请人 三峡大学    地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号(72)发明人 但志平 张骁 李勃辉 方帅领 (...