基于区域分解的快速卷积神经网络学习策略研究.pdf

基于区域分解的快速卷积神经网络学习策略研究 本文提出了一种基于区域分解的快速卷积神经网络学习策略，以提高卷积神经网络的训练速度和分类准确性。该策略将卷积神经网络分解成多个子网络，每个子网络具有较少的参数，接着并行训练每个子网络，以提高训练速度。实验结果表明，该策略可以大大减少计算时间，并提高分类的准确性。 关键技术点： 1. 区域分解：该策略基于区域分解方法，将卷积神经网络分解成多个子网络，每个子网络具有较少的参数。 2. 并行训练：该策略使用并行训练每个子网络，以提高训练速度。 3. 快速卷积神经网络：该策略可以应用于快速卷积神经网络的训练，以提高训练速度和分类准确性。 4.残差网络（ResNet）：该策略在残差网络（ResNet）上进行了实验，获得了最好的结果。 5. 图像分类：该策略应用于图像分类任务，提高了分类的准确性。 知识点解释： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：是一种深度学习模型，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。 2. 区域分解（Domain Decomposition）：是一种数值方法，将复杂的问题分解成多个小问题，以提高计算速度和精度。 3. 残差网络（Residual Networks，ResNet）：是一种深度学习模型，使用残差连接来改善网络的训练过程。 4. 图像分类（Image Classification）：是一种计算机视觉任务，将图像分类到不同的类别中。 5. 并行计算（Parallel Computing）：是一种计算方法，将复杂的问题分解成多个小问题，并行计算以提高计算速度。 参考文献： [1] Zhang W, Gu LY, Liu J. A study on domain decomposition inspired fast convolutional neural network learning strategy [J]. Journal of Integration Technology, 2020, 9(6): 48-58. 注意：本文中所有技术点都来自于论文《基于区域分解的快速卷积神经网络学习策略研究》，并进行了详细的解释和分析。