[发明专利]针对图像深度学习模型识别的自适应正则化优化处理方法

摘要

本发明公开了一种针对图像深度学习模型识别的自适应正则化优化处理方法。建立深度学习模型，提取出深度学习模型每一层的模型参数；首先计算混合高斯中高斯模型对于深度学习模型的每一层模型参数的责任函数；再采用以下公式处理获得自适应的正则项；依次重复步骤迭代处理直到收敛为止；将正则项输入到深度学习模型中，然后在模型参数基础上减去正则项。本发明不同层的模型参数学习到最佳的正则项，从而有效地解决过拟合的问题，提高图像识别准确率，运用了延迟更新的方法来快速更新正则项，可广泛用于图像识别领域的深度学习模型。