前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）是一种常见的人工神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层构成，各层之间的神经元节点通过权重连接。FNN在图像识别、自然语言处理、金融预测等领域有着广泛的应用。然而，FNN模型在训练过程中存在着一些问题，如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等。因此，模型优化方法对于FNN的训练和应用至关重要。一、激活函数的选择激活函数在FNN中...

如何在卷积神经网络中进行时间序列数据的处理在当今信息时代，时间序列数据的处理变得越来越重要。时间序列数据是指按时间顺序排列的数据，例如股票价格、气温变化、心电图等。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）则是一种广泛应用于图像识别和语音处理等领域的深度学习模型。那么，如何在卷积神经网络中进行时间序列数据的处理呢？本文将从数据预处理、网络结构和训练技巧三个方...

收稿日期：2020年9月3日，修回日期：2020年10月20日基金项目：国家自然科学基金项目（编号：41461038）资助。作者简介：郑璐，女，硕士研究生，研究方向：图像处理及深度学习。王保云，男，博士，副教授，研究方向：机器学习及图像处理。∗1引言在这个信息大爆炸的时代，人类通过各种各样的信息感知世界，其中图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段［1］。近年来，利用某些技术手段对低质量图...

如何优化卷积神经网络的权重更新和参数调整卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域的深度学习模型。在训练CNN时，权重更新和参数调整是非常重要的步骤，直接影响着模型的性能和准确度。本文将探讨如何优化卷积神经网络的权重更新和参数调整的方法和技巧。一、学习率调整学习率是控制权重更新速度的超参数，过大或过小的学习率都会...

基于神经网络的图像识别与分类算法优化图像识别与分类技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的对象或场景进行准确的识别和分类。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于神经网络的图像识别与分类算法得到了广泛应用和深入研究。本文将探讨基于神经网络的图像识别与分类算法的优化方法和相关技术。首先，我们需要了解神经网络的原理。神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由一系列相互连接的神经元组成。...

神经网络中的超参数调优方法与技巧神经网络作为机器学习和人工智能领域的重要技术，已经在各种领域取得了巨大的成功。但是神经网络模型的性能很大程度上取决于其超参数的选择和调优。超参数是指在模型训练过程中需要人为设定的参数，比如学习率、批量大小、正则化参数等。本文将讨论神经网络中的超参数调优方法与技巧，帮助读者更好地理解和应用神经网络模型。1. 超参数的选择神经网络模型中有许多超参数需要进行选择，比如学习...

神经网络模型的参数调优与过拟合问题在神经网络领域中，参数调优与过拟合问题是非常重要的方面。参数调优是指通过合适的参数设置来优化神经网络模型的性能，而过拟合问题则是指模型在训练数据上表现出优秀的性能，但在新的数据上表现较差的情况。为了解决这些问题，研究人员提出了多种策略和技术。接下来，我将介绍一些常用的方法来解决神经网络模型的参数调优与过拟合问题。1. 学习率调整学习率是神经网络训练过程中的重要参数...

如何解决神经网络中的欠拟合问题正则化网络神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种复杂的问题。然而，在实际应用中，我们经常会遇到神经网络的欠拟合问题。欠拟合是指模型无法很好地拟合训练数据，导致预测结果不准确。在本文中，我们将探讨一些解决神经网络中欠拟合问题的方法。首先，我们需要了解欠拟合问题的原因。欠拟合通常是由于模型的复杂度不足导致的。如果模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系，就会导...

生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成伪造的数据样本，而判别器则负责辨别真实数据和生成器生成的伪造数据。在GAN中，损失函数的设计和优化技巧对模型的性能和稳定性起着至关重要的作用。本文将对生成式对抗网络中的损失函数设计和优化技巧进行解析。损失函数在GAN中的作用是衡量生成器和判别器的表现，并引导它们不断优化。最常见的损失函数包括生成器损失函数和判别器...

基于深度学习的三角形测量方法研究与分析一、引言近年来，深度学习技术的发展在计算机视觉领域取得了重大突破。深度学习算法通过神经网络的训练，能够自动从数据中学习特征表示，并在各种应用中取得了显著的成果。三角形测量作为计算机视觉中的重要问题之一，其准确性对于许多应用领域至关重要。本文旨在利用深度学习技术，研究和分析基于深度学习的三角形测量方法，为计算机视觉领域的相关应用提供参考与指导。二、深度学习的三角...