随机Dropout深度信念网络提升移动用户行为识别准确性

本文主要探讨了在移动用户行为识别领域的一项创新研究，针对深度信念网络(DBN)模型中存在的过度拟合问题，提出了一种基于随机Dropout技术的改进方法。Dropout是一种常用的正则化策略，在深度学习中用于防止神经网络过拟合，通过在训练过程中随机关闭一部分神经元，使得网络在每次训练时都能经历不同的子结构，从而提高泛化能力。 论文的核心思想是利用随机Dropout算法调整隐层单元的网络节点数，并在训练过程中动态优化网络权值。这种方法的主要目的是提升模型在小样本下的识别准确率和泛化性能。作者通过实验证明，相比于传统的DBN，采用随机Dropout的网络在识别静止、散步、跑步、上楼和下楼这五种常见移动行为时，平均识别准确率达到了94.23%，相较于传统方法，这个提升幅度达到了4.57%。这表明随机Dropout显著提高了移动用户行为识别模型的性能，特别是在样本量有限的情况下。 研究背景中提及了该项目得到了国家自然科学基金、陕西省科技统筹创新工程计划以及西安邮电大学研究生创新基金等项目的资助，体现了研究者们对该领域持续关注和投入。作者团队由王忠民教授、王希硕士和宋辉讲师组成，他们的研究方向涵盖了模式识别、嵌入式系统、深度学习和机器学习等多个领域，为本研究提供了扎实的理论基础和技术支持。 关键词包括“行为识别”、“深度信念网络”、“深度学习”和“Dropout”，这些都是论文的核心研究内容。此外，文章还被归类为计算机科学与信息技术领域的研究，具有较高的学术价值。这项工作为移动用户行为识别的准确性和鲁棒性提升提供了一个有效的策略，对于推动该领域的发展具有积极意义。