”了解各种风格迁移网络,提出了优化的循环生成网络模型。通过构建合适的损失函数,优化网络参数,改进网络结构,良好的缓解了小样本量条件下深度学习的过拟合问题[基于]。具体体现在具有注意力模块和自适应的归一化方法“扩写
时间: 2024-06-02 18:12:28 浏览: 89
深度学习d3:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
"了解各种风格迁移网络,并提出了一种优化的循环生成网络模型。该模型通过构建合适的损失函数、优化网络参数和改进网络结构等方法,有效地缓解了小样本量条件下深度学习的过拟合问题。具体来说,该模型具有注意力模块和自适应归一化方法等特点。通过使用注意力模块,网络可以学习到不同特征的重要性,并将不同特征的权重分配到不同的通道中,从而提高了网络的泛化能力。此外,该模型使用自适应归一化方法,可以有效地减少内部协变量位移,提高网络的训练效率和泛化能力。"
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