Convolutional neural networks with dynamic regularization
Regularization is commonly used for alleviating overfitting in machine learning. For convolutional neural networks (CNNs), regularization methods, such as DropBlock and Shake-Shake, have illustrated the improvement in the generalization performance. However, these methods lack a self-adaptive abilit...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Wang, Yi, Bian, Zhen-Peng, Hou, Junhui, Chau, Lap-Pui |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/159626 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
An energy-efficient convolution unit for depthwise separable convolutional neural networks
بواسطة: Chong, Yi Sheng, وآخرون
منشور في: (2021) -
Hardware-friendly stochastic and adaptive learning in memristor convolutional neural networks
بواسطة: Zhang, Wei, وآخرون
منشور في: (2022) -
Light field denoising via anisotropic parallax analysis in a CNN framework
بواسطة: Chen, Jie, وآخرون
منشور في: (2020) -
A convolutional neural network-based auto-segmentation pipeline for breast cancer imaging
بواسطة: Leow, Lucas Jian Hoong, وآخرون
منشور في: (2024) -
Ultra-high-speed accelerator architecture for convolutional neural network based on processing-in-memory using resistive random access memory
بواسطة: Wang, Hongzhe, وآخرون
منشور في: (2023)