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公开(公告)号：CN115936063A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111166790.7
申请日：2021-09-30
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种提高深度学习模型性能的方法，通过建立非线性映射函数，并且在非线性映射模块的正值域部分添加模拟随机噪声，增强激活函数应用到模型后的泛化能力；在负值域部分对不同通道权重进行重新校准，来加强激活函数特征提取能力，有效地结合数据类型特点来拟合模型，进一步地模拟出大脑中神经元传递方式，并同时提高了模型的泛化能力和抗过拟合性，解决了传统激活函数在传输信息上十分僵化的问题。
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