[发明专利]基于自适应带微分梯度优化的手写体识别方法在审
| 申请号： | 202010698221.6 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN112069876A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 姜淏予;张建朝;徐今强;葛泉波 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应带微分梯度优化的手写体识别方法。在用于手写体识别的BP神经网络参数优化算法中，本发明通过结合传统控制理论思想，将常用的梯度下降算法进行重新整合、变形；然后，在常规梯度下降算法中加入微分环节进行超前的校正，通过误差的变化率预报误差信号的未来变化趋势，从而提高精度；最后利用存储的指数衰减的过去平方梯度的平均值自适应地调整学习率，从而加快训练速率。本发明所提供的方法引入微分环节可以有效地提高训练速率，通过误差的变化率预报误差信号的未来变化趋势。并且学习率可以自适应调整，即当训练接近最优值是由于累积过去平方梯度增大而学习率减小，避免学习率过大而跳过最优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 微分 梯度 优化 手写体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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