[发明专利]一种适合卷积神经网络模型的dropout方法在审
| 申请号： | 201910354717.9 | 申请日： | 2019-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN110070180A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 高岩;于治楼;姜凯;李锐;李朋 | 申请（专利权）人： | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 阚恭勇 |
| 地址： | 250100 山东省济南市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种适合卷积神经网络模型的dropout方法，属于人工智能技术领域，首先根据伯努利分布初始化一个特征图的遮罩矩阵的中心点，然后根据中心点生成多尺度区域矩形，最后对区域内的特征图进行dropout。本发明提出的方法能够增加卷积神经网络模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 特征图 中心点 矩阵 人工智能技术 区域矩形 初始化 多尺度 鲁棒性 遮罩 | ||
【主权项】：
1.一种适合卷积神经网络模型的dropout方法，其特征在于，首先根据伯努利分布初始化一个特征图的遮罩矩阵的中心点，然后根据中心点生成多尺度区域矩形，最后对区域内的特征图进行dropout。
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