ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق

دانلود ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق همراه با هدیه ویژه پاورپوینت!

یک پیشنهاد بی‌نظیر برای شما!

با دریافت فایل ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق، یک پاورپوینت حرفه‌ای و جذاب را کاملاً رایگان از ما هدیه بگیرید.

چرا ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق بهترین انتخاب شماست؟

• 20 صفحه استاندارد: فایل ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق شامل 20 صفحه منظم و آماده استفاده است.
• مورد تأیید علمی: فایل ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق بر اساس استانداردهای دانشگاهی تدوین شده و برای پروژه‌های علمی مناسب است.
• طراحی بی‌نقص: فایل ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق با ساختاری مرتب و منظم طراحی شده که کار با آن را آسان می‌کند.
• هدیه رایگان: همراه با ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق، یک پاورپوینت شکیل و حرفه‌ای نیز به شما تقدیم می‌شود.
• آماده ارائه: ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق و پاورپوینت هدیه به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که بدون نیاز به ویرایش، برای جلسات و ارائه‌ها آماده باشند.
• مطالب به‌روز و مفید: محتوای علمی ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق به‌گونه‌ای تدوین شده که فهم مطالب را برای شما آسان‌تر کند.
• قابلیت ویرایش آسان: فایل ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق به‌راحتی قابل تغییر و سفارشی‌سازی است.
• تضمین کیفیت: کیفیت ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق و پاورپوینت هدیه تضمین‌شده است و پشتیبانی کامل ارائه می‌شود.

---

بخشی از متن ترکيب روش منظم سازي تنک و آسيب مغزي بهينه در کوچک سازي يک مدل يادگيري عميق :

سال انتشار : 1401

تعداد صفحات : 20

یکی از چالش های شبکه های عصبی پیچشی، به عنوان ابزار اصلی یادگیری عمیق، حجم زیاد برخی از مدل های مربوطه است. یک شبکه ی عصبی پیچشی به مثابه مدلی از مغز، متشکل از میلیون ها اتصال است. کاهش حجم این مدل ها از طریق حذف (هرس) اتصالات اضافی مدل انجام می شود که همانند یک آسیب مغزی است. دو روش منظم سازی تنک و آسیب مغزی بهینه از جمله مشهورترین شیوه های هرس مدل هستند. در این نوشتار با ترکیب این دو شیوه نتایج بهتری در کاهش حجم مدل حاصل شده است. ابتدا با استفاده از روش انتقال یادگیری، یک مدل بزرگ شبکه های عصبی پیچشی برای شناسایی طبقات هدف، آموزش داده شد؛ سپس با روش های منظم سازی تنک و آسیب مغزی بهینه ، اتصالات اضافی آن هرس شدند. نتایج آزمایشات نشان داده است که در بیشتر مجموعه دادگان مورد بررسی، اعمال شیوه ی ترکیبی منظم سازی تنک و آسیب مغزی بهینه نسبت به اعمال هر یک از آنها به صورت جداگانه کاراتر است. برای یکی از مجموعه دادگان مورد بررسی، با روش ترکیبی پیشنهادی   تعداد اتصالات مدل 76 درصد کاهش داده شد، بدون آنکه کارایی آن کاهش یابد. این کاهش حجم مدل، زمان پردازشی را به یک سوم تقلیل داده است. کاهش حجم مدل می تواند امکان استفاده از آن در مرورگرها و سخت افزارهای ضعیف تر و همه گیرتر را تسهیل سازد.      (کد برنامه: https://github.com/mamintoosi/Reg-OBD-for-VGG-Pruning)

شماره پشتیبانی برای ارسال اس ام اس : 09054791747