典型文献
基于概率优化的神经网络模型组合算法
文献摘要：
高额的存储与计算成本限制了神经网络模型在低算力平台的应用,为提高神经网络模型的实用性,提出了两种组合优化算法,通过对多个轻型并行神经网络在连续时间窗口内的概率优化,在保证识别准确率的前提下显著降低了计算成本.为验证算法的可行性,以痛苦表情识别为对象,展开了系列对比实验.实验表明在保持相似准确率的前提下,其计算量相比传统深度学习算法极大降低,提高了神经网络的实用性,并极大降低了存储与计算成本.
文献关键词：
低计算成本;低存储成本;神经网络;概率优化;组合优化算法
中图分类号：
作者姓名：
李炎;李宪;杨明业;孙国庆
作者机构：
青岛大学自动化学院,山东青岛266071;青岛大学未来研究院,山东青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]李炎;李宪;杨明业;孙国庆-.基于概率优化的神经网络模型组合算法)[J].复杂系统与复杂性科学,2022(03):104-110
A类：
痛苦表情识别
B类：
概率优化,模型组合,组合算法,高额,算力平台,高神,组合优化算法,轻型,连续时间,时间窗口,口内,识别准确率,计算量,深度学习算法,低计算成本,低存储成本
AB值：
0.337617
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
