文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于CPBOA的并行DCNN优化算法: 收藏
分享
引用; 《计算机工程与设计》2024年第11期45卷 3296-3303页; 作者：温占卿毛伊敏彭喆江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 韶关学院信息工程学院广东韶关512000 中华人民共和国广州海关大铲海关广东深圳518000; 针对大数据环境下并行DCNN算法存在的冗余特征图过多、卷积运算效率低下以及节点负载不均衡等问题,提出一种基于Spark和CPBOA的并行DCNN优化算法PDCNN-SCPBOA。提出一种基于奇异值分解与JS散度的特征压缩策略对特征图进行分组压缩,消除...; 针对大数据环境下并行DCNN算法存在的冗余特征图过多、卷积运算效率低下以及节点负载不均衡等问题,提出一种基于Spark和CPBOA的并行DCNN优化算法PDCNN-SCPBOA。提出一种基于奇异值分解与JS散度的特征压缩策略对特征图进行分组压缩,消除过多的冗余特征图;结合Spark提出一种基于蝴蝶优化算法的并行CP分解策略,利用分解后的卷积核并行训练,提高卷积运算效率;提出一种基于簇分割的负载均衡策略,对中间数据簇进行均匀分配后再进行处理,平衡节点负载。实验结果表明,所提算法具有良好的训练效果,适用于大规模图像数据的分类。; 来源：详细信息评论

限定检索结果