[发明专利]一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法在审
| 申请号： | 202010632236.2 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111950699A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 戴涛;曾钰媛;夏树涛;李清;李伟超;汪漪 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳国际研究生院;鹏城实验室 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 温宏梅 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征空间相关性的神经网络正则化方法，所述方法包括：获取待处理特征图的空间相关性矩阵，基于空间相关性矩阵确定第一丢弃掩码矩阵；根据第一丢弃掩码矩阵以及待处理特征图，确定待处理特征图对应的第一特征图；确定所述第一特征图对应的通道相关性向量，并基于通道相关性向量确定待处理特征图对应的第二丢弃掩码矩阵；根据所述第二丢弃掩码矩阵以及所述第一特征图，确定所述待处理特征图对应的丢弃后的特征图。本发明基于空间特征相关性以及通道特征相关性对特征图进行特征丢弃，这样可以有效选择特征图中低相关性的特征进行丢弃，以达到自适应丢弃的目的，可以对CNN网络进行有效的正则，提高模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 空间 相关性 神经网络 正则 方法 | ||
【主权项】：
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