(外 Q1 2021) 具有动态正则化的卷积神经网络-未看消融研究和讨论.zip

上传者: 43537420 | 上传时间: 2022-09-19 14:08:56 | 文件大小: 3.25MB | 文件类型: ZIP
在本文中,我们提出了一个动态调度来调整正则化强度,以适应各种网络架构和训练过程。我们的动态正则化是根据训练损失的变化自适应的。对于轻网络架构,它产生低正则化强度,而对于重网络架构,产生高正则化强度。此外,强度是自定步长增长的,以避免过拟合。实验结果表明,所提出的动态正则化方法优于现有的ShakeDrop、Shake-Shake和DropBlock正则化方法。未来,我们将研究动态正则化在数据增强和基于退出的方法中的潜力。

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