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为了评估数据集噪声的影响,引入了NIN (network in network)模型,研究了不同类型和比例的噪声对深度卷积模型的负面影响.将不同种类和比例的数据噪声加入基准数据集Cifar-10和Cifar-100,然后使用这些包含噪声的数据来训练深度卷积模型,并对验证数据集进行分类.实验结果表明,数据集中的噪声对深度卷积网络分类模型确实有明显的不利影响.其中,随机噪声的不利影响很小,但是类别之间的跨类噪声却显著地降低了模型的识别能力.因此,提出了一种解决方案用来改进混入单类别噪声的数据集质量,即用含有噪声的数据集训练的模型评价当前训练数据,并将异常的类别重新归类以形成新的数据集.经过多轮迭代训练,可以大大降低其噪声比率,从而可以有效避免交叉类别噪声的影响. 相似文献
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检测技术及系统设计课程是该校测控技术与仪器专业本科生的主要专业课之一。此文介绍了围绕创新人才培养这一目标对本课程进行改革的构想以及在半开放型、设计型、综合型实验建设方面进行的尝试，并对课程改革的效果进行了分析。 相似文献
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