在机器学习领域，过拟合是一个常见的问题。当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差时，就会出现过拟合的情况。增强学习作为一种重要的机器学习方法，也容易受到过拟合问题的困扰。因此，本文将讨论如何避免增强学习中的过拟合问题。1. 数据预处理在增强学习中，数据预处理是避免过拟合问题的重要步骤。首先，要对数据进行分析和清洗，去除异常值和噪声数据。其次，要对数据进行归一化处理，将数据转换为统一的尺度...

一种适合无人机部署的轻量级YOLO剪枝模型王睿旸，施欣妤，陈伟，陆科名，陈曦珑（上海市刑事科学技术研究院，上海200080）摘要：计算复杂度一直制约着目标检测算法在边缘端设备中的部署，利用模型剪枝方法，对流行的目前检测算法YOLOv3进行了精简，提出了一种适合于无人机部署的目标检测模型，在几乎不降低模型精度的前提下大大降低了模型的参数量和浮点计算量。通过L1正则化、几何中心匹配、通道剪枝、层剪枝、...

160数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering风电机组运行环境通常较为恶劣，由风机部件频繁发生故障造成的停机发电损失，以及产生的维护费用都会对风电场的效益产生严重影响[1]。齿轮箱是风机的核心传动部件，其故障发生率一直居高不下，必要时需要下塔进行周期较长的维修，从而造成经济损失...

在人工智能领域，神经网络是一种常用的模型，它模仿人脑的神经元之间的连接方式，用于处理复杂的非线性问题。前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是其中一种最常见的神经网络模型，它具有多层神经元，每一层的神经元都与下一层相连。然而，前馈神经网络在应用过程中常常会出现过拟合问题，本文将探讨前馈神经网络中的过拟合问题及解决方法。1. 过拟合问题的定义过拟合（Overfittin...

如何解决神经网络中的梯度爆炸问题神经网络是一种强大的机器学习工具，被广泛应用于各个领域。然而，在训练神经网络时，我们常常会遇到梯度爆炸的问题。梯度爆炸指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，导致权重更新过大，网络无法收敛。本文将探讨如何解决神经网络中的梯度爆炸问题。首先，我们需要了解梯度爆炸的原因。神经网络的训练过程中，通过反向传播算法计算梯度值，并根据梯度值来更新网络中的权重。当网络层数较多时...

前馈神经网络是一种常见的神经网络结构，它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。在实际应用中，我们常常需要对前馈神经网络进行模型优化，以提高其性能和泛化能力。本文将介绍一些常见的前馈神经网络中的模型优化方法，包括参数初始化、损失函数设计、学习率调整和正则化方法。正则化网络参数初始化在神经网络训练中起着至关重要的作用。合适的参数初始化能够帮助神经网络更快地收敛，并且避免梯度消失或梯度...

卷积的一范数：优化卷积神经网络的重要指标卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中最为常用和有效的模型之一。与传统的神经网络不同，CNN 可以直接处理二维图像数据，它利用卷积运算实现特征提取，再通过池化操作进行下采样，从而提高模型的泛化能力。而卷积的一范数则是评价卷积核复杂度的重要指标，它在优化卷积神经网络中起到关键作用。卷积的一范数是指卷积核的绝对值进行求和，如$ ||W||_1 = \sum_{i...

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个模块组成。生成器试图生成接近真实数据的样本，而判别器则试图区分生成器生成的样本和真实数据。两个模块在训练过程中相互竞争，最终生成器能够生成接近真实数据的样本。生成式对抗网络在图像生成、语音合成、文本生成等领域取得了巨大的成功，但是GAN的训练过程非常复杂，损失函数的设计和优化技巧对其性能起着至关重要的作用。一、损失函数设计生成式对抗网...

正则化网络深度神经网络模型的二分类问题优化研究深度神经网络(Dense Neural Network, DNN)的广泛应用已经使得分类问题变得更加有效和准确。二分类问题是指分类目标中只有两种可能的结果，比如判断一张图片是否为猫或狗。在处理这种问题时，有许多方法可以考虑以优化DNN模型的表现。在本文中，我们将会探讨几个优化DNN模型处理二分类问题的方法。一、选择合适的激活函数激活函数是神经网络中一个...

NeuralNetworks深度学习神经网络结构优化考察神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型，通过自动学习从大量数据中提取特征，其应用广泛，包括识别图像、语音、自然语言处理、推荐系统等。然而，随着神经网络的规模增加和复杂度提高，优化神经网络的结构变得尤为重要。神经网络的结构优化旨在改善网络的性能、减少参数量和计算量，以提高训练速度和泛化能力。在这篇文章中，我们将探讨神经网络结构优化的...