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面向卷积神经网络的模型架构优化方法研究

面向卷积神经网络的模型架构优化方法研究

作者：蒲巍吉林大学

学位级别：硕士

随着存储容量和硬件算力的持续提升,深度学习技术的发展和应用迎来了前所未有的机遇。其中,模型架构优化作为深度学习的核心研究之一,也受到了广泛的关注和重视。模型架构优化是指通过调整和优化模型的结构,来提高模型的性能和效率,这... 详细信息

随着存储容量和硬件算力的持续提升,深度学习技术的发展和应用迎来了前所未有的机遇。其中,模型架构优化作为深度学习的核心研究之一,也受到了广泛的关注和重视。模型架构优化是指通过调整和优化模型的结构,来提高模型的性能和效率,这一领域的研究对于推动深度学习技术的发展和应用具有重要意义。本文基于三个限制卷积神经网络性能的核心问题展开研究。其一,模型不断加深容易导致激活值(activation)数值不断累积,造成模型优化困难。其二,基于小核卷积设计的卷积神经网络有效感受野相对较小,限制了模型的全局建模能力。其三,卷积神经网络中有很多相似的特征图,存在一定冗余。本课题的主要工作如下:(1)针对模型不断加深导致激活值过度累积的问题,本文提出了残差注意力模块。该模块对模型每个block的实际贡献进行度量,对贡献小的block进行抑制,从而控制激活值的累积程度。该模块在训练时仅增加了少量的参数和计算开销,训练结束后可以利用结构重参数化技术进行合并,因此推理时不会带来额外的开销。此外,为了更精确地统计网络各隐藏层中激活值,本文对信号传播图的统计策略进行改进,并提出了新的激活值统计指标——平均通道平均数。在CIFAR和Image Net数据集上的大量实验和可视化分析,充分地证明了残差注意力模块的有效性。此外,与其他SOTA(State-of-the-Art)的结构重参数化结合的实验中,残差注意力模块帮助DBB(Diverse Branch Block)提升了0.63%,准确率达到了77.64%,成为了最新的结构重参数化在Res Net-50模型上的SOTA精度,证明了与其他结构重参数化方法的正交性以及良好的通用性。(2)针对基于小核卷积设计的卷积神经网络有效感受野相对较小,以及特征中存在相似的特征图的问题,本文提出了一个特征融合模块,该模块通过引入少量大核卷积,有效地扩大了模型的有效感受野。同时,该模块还通过拼接不同尺度的特征,构建出多尺度特征,从而显著提升特征的丰富性和多样性,也进一步增强了模型的表征能力。另外,本文还提出了新颖的下采样模块以及混排压缩模块,分别在下采样和最后一个阶段特征融合后使用,可以配合特征融合模块显著降低模型的参数量,使得整个方法更加高效。本文在CIFAR以及Image Net数据集上结合Res Net及Mobile Net等多个基线模型进行了实验,充分证明该方法有效地提高了特征通道的利用率,改善模型性能。

关键词：模型架构优化卷积神经网络激活值累积大核卷积特征融合

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阳朔蕉芭林滑坡稳定性分析及抗滑桩支护研究

阳朔蕉芭林滑坡稳定性分析及抗滑桩支护研究

作者：蒲文欣桂林理工大学

学位级别：硕士

基于广泛靶向代谢组学的树龄影响锥栗插穗不定根发行的机理

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基于广泛靶向代谢组学的树龄影响锥栗插穗不定根发行的机理

作者：蒲垚中南林业科技大学

学位级别：硕士

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CO2电解串联合成气发酵工艺的构建及优化

CO2电解串联合成气发酵工艺的构建及优化

作者：蒲颖福建农林大学

学位级别：硕士

高旋弹二维修正引信双旋结构气动特性及气动力表征

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北京理工大学学报 2024年第4期44卷 359-368页

作者：申强仇李良蒲文洋李红云北京理工大学机电学院北京100081

针对配二维弹道修正引信高旋弹具有弹体气动参数非对称、纵向和横向修正紧密耦合等问题,为了准确表征高旋弹气动参数、明确修正弹丸气动特性和产生机理,提出了基于CFD(computational fluid dynamics)仿真的双旋结构气动力计算分析方法.... 详细信息

针对配二维弹道修正引信高旋弹具有弹体气动参数非对称、纵向和横向修正紧密耦合等问题,为了准确表征高旋弹气动参数、明确修正弹丸气动特性和产生机理,提出了基于CFD(computational fluid dynamics)仿真的双旋结构气动力计算分析方法.在构建双滚转域流场仿真模型的基础上,对比了二维修正引信不同控制状态下的弹丸受力情况;明确了高旋弹固有气动力和二维修正引信所引起的气动力;建立并推导了攻角与滚转角耦合情况下的舵片受力模型.研究表明:针对二维修正组件,需要考虑合攻角与舵滚转角的相对位置关系以计算诱导阻力;受迎背风和舵片绕流影响,舵片受力模型和弹体的横、纵向气动力均随攻角、滚转角及马赫数变化.

关键词：高旋弹二维弹道修正 CDF仿真计算固定舵双旋体

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基于多源数据集成的赣南钨资源定量成矿预测

基于多源数据集成的赣南钨资源定量成矿预测

作者：蒲文斌江西理工大学

学位级别：硕士