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片段对照报告 · 大学生版
NO. 3ff46163d44483cc 2026-02-05 08:02:21
题目：
演示论文
作者：
演示作者
检测所属单位：
-
论文字符数：30543 论文页数：40 表格数量：2 图片数量：3
检测结果
指标说明：
全文总相似比 = 复写率 + 自引率 + 他引率 + 专业术语。
复写率：指相似或疑似重复内容在全文中的比重。
自引率：指引用本人发表内容占全文的比重，需正确标注引用。
他引率：指引用他人内容占全文的比重，需正确标注引用。
专业术语率：指公式定理、法律条文、行业用语等在全文中的比重。
去除引用本人文献相似率：指去除本人发表部分后，相似或引用内容占全文的比重，需正确标注引用。
去除专业术语相似率：指去除专业术语后，相似或引用内容占全文的比重。
自写率：指原创内容在全文中的比重。
典型相似文章：指相似或引用内容占全文总相似比超过30%的文章。
39.42%
全文总相似比
相似结果详情：
38.97%
复写率
0.0%
自引率
0.45%
他引率
0.0%
专业术语
其他指标
去除引用本人文献相似率：39.42%
去除专业术语相似率：39.42%
自写率：60.58%
典型相似文章：
无
检测范围 1989-01-01 ~ 2026-02-05
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1、总片段数量 = 相似片段 + 引用片段。
2、相似片段中“综合”包括:《中文主要报纸全文数据库》《中国专利特色数据库》《中国主要会议论文特色数据库》《港澳台文献资源》《图书资源》《维普优先出版论文全文数据库》《年鉴资源》《古籍文献资源》《IPUB原创作品》。
465
相似片段
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期刊 14
综合 47
外文 0
博硕 121
互联网 289
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引用文献汇总
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来源
1
基于图像识别的医学影像大数据诊断系统的设计与实现
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基于人工智能的蓝牙耳机的音频播放方法及系统
吴伟鑫 - 2025
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大学生毕业论文-18799
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基于分步定义式思维链的数学应用题自动求解方法研究
许永喆 - 2024
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从0到1，揭开目标检测的神秘面纱 - CSDN博客
20
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融合多模态数据的旅游情感轨迹建模及其时空变化模式研究——以芜湖方特主题公园为例
全宗鑫 - 2024
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相似文献汇总
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序号
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相似字符数
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基于阅读理解和图像描述生成的船舶领域问答系统研究
钟家国 - 2023
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2
一种基于深度学习的矿井设备故障智能诊断预测方法及系统
聂云辉;齐飞龙;程欣;王辉;姜敬敬;马锦艳;许良玉;王贯 - 2025
218
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基于工业时序数据的神经网络模型评价与质量预测
刘来泽 - 2024
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基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置
闫小良;崔琦 - 2025
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多类别交叉熵损失函数的作用 - CSDN文库
138
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基于深度学习的MOSFET寿命预测方法研究
孟宪灼 - 2025
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7
小样本条件下的轴承跨域故障诊断方法研究
张洪铂 - 2025
132
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融合目标检测技术的多分类焊缝检测研究
李戍斌 - 2025
131
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9
基于GNSS轨迹数据深度挖掘的农机作业行为识别研究
赵喜缘 - 2025
124
0.52%
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10
大学生毕业论文-134289
115
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互联网
11
基于多模态融合的教师课堂情感识别方法研究及应用
王宁 - 2025
114
0.48%
博硕
12
基于自监督学习及互信息约束的点云对抗样本分类研究
靳博强 - 2024
107
0.45%
博硕
13
基于深度学习的稻田杂草分割
王靖 - 2024
107
0.45%
博硕
14
互联网论文-634428
105
0.44%
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15
长短期记忆（LSTM）网络模型 - 归去_来兮 - 博客园
101
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从0到1实战：用这些技巧微调大模型，精准适配你的业务需求
101
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17
验证损失和训练损失之间的差距_持续的训练损失和验证损失
101
0.42%
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18
基于对比学习的序列推荐算法研究
刘峙君 - 2025
100
0.42%
博硕
19
互联网论文-19380
98
0.41%
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20
基于拓扑特征与纹理特征的光伏红外图像重构与识别
孙海蓉;樊涛;李若彤 - 电力科学与工程 - 2025
93
0.39%
期刊
21
基于粗糙集理论的终端区流量预测算法研究
张芷茜 - 2025
91
0.38%
博硕
22
大学生毕业论文-15355
90
0.38%
互联网
23
物联网入侵检测的随机特征图神经网络模型研究
罗国宇 - 2025
89
0.37%
博硕
24
互联网论文-5890
88
0.37%
互联网
25
基于最新发表的端到端实时目标检测模型YOLOv10开发构建
88
0.37%
互联网
26
基于多源异构数据处理的财报分析方法、装置及设备
王海平 - 2025
87
0.36%
综合
27
基于一致性学习的半监督3D医学图像分割方法研究
杨阿婷 - 2025
87
0.36%
博硕
28
基于深度时空网络的动态面部表情识别
邓科豪 - 2024
86
0.36%
博硕
29
2024-05-06 问AI: 介绍一下深度学习中的LSTM网络-CSDN博客
85
0.36%
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30
循环神经网络（RNN）简易教程-百度开发者中心
84
0.35%
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31
YOLOv8 参数科学调整指南：提升模型准确性-CSDN博客
84
0.35%
互联网
32
基于混合神经网络的高性能计算机故障预测技术研究
孙启慧 - 2024
83
0.35%
博硕
33
基于开集识别与域适应的电子鼻漂移补偿算法用于气体信息预测
姚尤斌 - 2024
80
0.33%
博硕
34
大学生毕业论文-81129
80
0.33%
互联网
35
大学生毕业论文-73031
80
0.33%
互联网
36
深度学习中的超参数调整：以学习率为例
80
0.33%
互联网
37
互联网论文-330058
77
0.32%
互联网
38
基于文本描述的跨模态行人重识别研究
冉启悦 - 2025
76
0.32%
博硕
39
基于深度学习的语音情感识别系统设计与研究
曹闻星 - 2024
76
0.32%
博硕
40
大学生毕业论文-417
76
0.32%
互联网
41
揭秘L2正则化：揭秘神经网络如何避免过拟合的秘密
75
0.31%
互联网
42
基于深度学习的专利技术主题识别和发展趋势预测研究
刘俊 - 2024
75
0.31%
博硕
43
大学生毕业论文-46385
75
0.31%
互联网
44
迁移学习与自监督方法相结合的蒙古语语音质量评估研究
尹鹏恺 - 2024
75
0.31%
博硕
45
语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备
苑爱泉;吴晓东;姜谷雨;穆瑞斌;王晓伟;侯俊屹;王志承 - 2025
75
0.31%
综合
46
基于深度学习的设备日志故障趋势预测方法及系统
都书一;赵定峰;李弼;陈燕林 - 2025
74
0.31%
综合
47
半导体芯片缺陷的量化模型构建方法、装置、设备及介质
徐晨;孙晋祥;刘伟鑫;李旻龙 - 2025
73
0.30%
综合
48
自动驾驶场景下复杂交通目标检测算法研究
闫曙光 - 2025
73
0.30%
博硕
49
互联网论文-77690
73
0.30%
互联网
50
互联网论文-76756
73
0.30%
互联网
51
关于神经网络的调参顺序? - 知乎
73
0.30%
互联网
52
互联网论文-23746
72
0.30%
互联网
53
互联网论文-2972
72
0.30%
互联网
54
现代循环神经网络：长短期记忆网络(LSTM)，并使用LSTM
72
0.30%
互联网
55
LSTM中的遗忘门、输入门和输出门：控制信息流动的关键组件
72
0.30%
互联网
56
深入理解PyTorch中的Adam优化器-百度开发者中心
71
0.30%
互联网
57
神经网络损失函数优化策略 - 百度智能云
71
0.30%
互联网
58
大学生毕业论文-36247
70
0.29%
互联网
59
大学生毕业论文-6043
70
0.29%
互联网
60
2025电工杯数学建模A题：光伏电站发电功率日前预测问题
69
0.29%
互联网
61
检索增强生成式模型的研究与实践——以上海图书馆《全国报刊索引》智能检索系统为例
阮伊佳;刘沛中;高智晨 - 信息与管理研究 - 2025
69
0.29%
期刊
62
一种尾门驱动状态的控制方法及装置
谭镇坤;邓秋豪;孙正;王波;王俊林;叶松林;李来生 - 2024
69
0.29%
综合
63
大学生毕业论文-61147
69
0.29%
互联网
64
混淆矩阵：有哪四个基本指标？ - 哔哩哔哩
68
0.28%
互联网
65
Ait-Sahalia利率模型的参数估计
肖靖婕 - 2024
68
0.28%
博硕
66
大学生毕业论文-76841
67
0.28%
互联网
67
深入了解梅尔倒谱系数MFCC：从基础到应用-百度开发者中心
67
0.28%
互联网
68
低精度INT8神经网络：性能与精度的深度剖析
67
0.28%
互联网
69
验证准确率变化曲线训练过程_百度文库
66
0.28%
互联网
70
大学生毕业论文-72567
66
0.28%
互联网
71
基于深度学习的天然气管网流量预测研究
朱宾飞 - 2025
65
0.27%
博硕
72
基于数据驱动的电主轴振动预测研究
王旭 - 2024
65
0.27%
博硕
73
一种适度关注易负样本的单阶段目标检测分类损失算法
刘刚;徐红鹏;陈会祥;司起峰;马超;朱晨旗;王志凯 - 2025
65
0.27%
综合
74
一种用基于SSM用于生成长文档摘要/关键词的模型
楼亮 - 2025
65
0.27%
综合
75
大学生毕业论文-53573
65
0.27%
互联网
76
大学生毕业论文-85393
65
0.27%
互联网
77
大学生毕业论文-438701
65
0.27%
互联网
78
经典卷积神经网络——VGG16-百度开发者中心
65
0.27%
互联网
79
深度学习模型优化：飞桨工程师揭秘MobileNetv3-YOLOv3
65
0.27%
互联网
80
基于TCN混合模型和DDPG算法的量化投资策略研究
夏经埔 - 2024
64
0.27%
博硕
81
一种应用三元组校对机制改善大模型知识问答方法
李伯钊; 王朝阳; 徐同明; 李伟龙; 勇喜; 张敦雪; 鹿海洋 - 2024
64
0.27%
综合
82
基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质
陈益森 - 2025
64
0.27%
综合
83
大模型在急性ST段抬高心肌梗死风险预测与治疗方案制定中
64
0.27%
互联网
84
基于专利数据的航空航天领域新兴技术预测研究
冯森 - 2025
63
0.26%
博硕
85
大学生毕业论文-23019
63
0.26%
互联网
86
基于MFCC对GTZAN音乐流派分类 - CSDN博客
63
0.26%
互联网
87
基于交通信息与工况识别的EREV自适应模糊能量管理策略研究
陈晨 - 2024
63
0.26%
博硕
88
一种混合深度学习的冬麦产量估测方法及系统
肖风劲;刘秋锋;黄大鹏;高旭旭;李威望;郑心怡;池泳霖 - 2025
63
0.26%
综合
89
大学生毕业论文-110831
63
0.26%
互联网
90
互联网论文-210464
62
0.26%
互联网
91
大学生毕业论文-66079
61
0.25%
互联网
92
面向无人机航拍图像的目标跟踪算法与部署研究
吕智成 - 2023
61
0.25%
博硕
93
基于多源数据融合的区域冬小麦产量预测及时空特征分析
邵洋琳 - 2024
61
0.25%
博硕
94
大学生毕业论文-62125
60
0.25%
互联网
95
基于深度学习的轻量化表情识别算法研究及应用
陈永强 - 2025
59
0.25%
博硕
96
基于声音识别技术的医院网络安全监测系统设计
姚云 - 中国宽带 - 2024
59
0.25%
期刊
97
基于X射线图像的电力设备焊缝缺陷智能识别研究
周朝阳 - 2024
59
0.25%
博硕
98
一种视觉Transformer模型的压缩方法
周维;陈俊权;阎国军;张锟;隗锋 - 2025
59
0.25%
综合
99
大学生毕业论文-31391
59
0.25%
互联网
100
互联网论文-141670
59
0.25%
互联网
101
数据挖掘实战-基于CNN深度学习算法构建英文文本分类模型
59
0.25%
互联网
102
极限学习回归与分类实验研究：案例与实践-CSDN博客
59
0.25%
互联网
103
Transformer 02：多头注意力机制的工作原理_transformer
58
0.24%
互联网
104
混淆矩阵、ROC与AUC——分类模型评估标准 - 知乎
58
0.24%
互联网
105
基于多模态信息融合的行人轨迹追踪方法研究
项莘泽 - 2025
57
0.24%
博硕
106
大学生毕业论文-59887
57
0.24%
互联网
107
互联网论文-31898
57
0.24%
互联网
108
模型量化 Model Quantization | 百科 | HyperAI超神经
57
0.24%
互联网
109
基于时空频特征提取的运动想象脑电信号分类方法及系统
代成龙;曹健帅;李光辉 - 2023
56
0.23%
综合
110
轴承剩余使用期限预测方法、装置、设备、介质及产品
贾苏扬;崔志东;金兵展;金勇 - 2025
56
0.23%
综合
111
大学生毕业论文-606473
56
0.23%
互联网
112
大学生毕业论文-166901
56
0.23%
互联网
113
互联网论文-9756402
56
0.23%
互联网
114
精准交通预测：数据集划分工具推荐 - CSDN博客
56
0.23%
互联网
115
基于深度学习的道路小障碍物检测技术研究
邹国弘 - 2024
55
0.23%
博硕
116
融合多模态数据的旅游情感轨迹建模及其时空变化模式研究——以芜湖方特主题公园为例
全宗鑫 - 2024
55
0.23%
博硕
117
一种基于时间序列的工业过程缺失值填补方法及系统
万银;刘丁;韩春杰;任俊超 - 2025
55
0.23%
综合
118
基于自适应模态分解的LSTM光伏发电功率预测
李恺丽 - 2024
55
0.23%
博硕
119
Python在大数据分析中的应用及其挑战研究
吴敏 - 第七届创新教育学术会议 - 2023
55
0.23%
综合
120
基于道路交通信息的增程式汽车制动回收能量管理策略研究
程浩楠 - 2025
55
0.23%
博硕
121
大学生毕业论文-140821
55
0.23%
互联网
122
PyTorch 中的数据增强|极客教程
55
0.23%
互联网
123
大学生毕业论文-46489
54
0.23%
互联网
124
权威整理|模式识别基础重要研究进展(一） - 知乎
54
0.23%
互联网
125
Python大数据处理时，如何选择合适的库和框架？-CSDN博客
54
0.23%
互联网
126
深度探索：机器学习中的情感分析RNN原理及其应用-CSDN博客
53
0.22%
互联网
127
基于图卷积网络和语言特征融合的方面级情感分析研究
姜宝兴 - 2024
53
0.22%
博硕
128
互联网论文-180134
53
0.22%
互联网
129
面向变电站电气设备智能运维的多源异构数据融合方法
陈雨楠 - 2024
53
0.22%
博硕
130
端到端管制语音识别技术研究
常瀚文 - 2025
53
0.22%
博硕
131
一种智能声音识别解析方法及系统
伍伟康;李德成;李彦武;陈勇 - 2024
53
0.22%
综合
132
大学生毕业论文-144927
53
0.22%
互联网
133
互联网论文-9744
53
0.22%
互联网
134
mfcc特征提取Python代码 - 51CTO博客
53
0.22%
互联网
135
EEMD-MPE-KPCA-LSTM、EEMD-MPE-LSTM、EEMD-PE
53
0.22%
互联网
136
一种电动车组件智能自动化装配方法及系统
胡依林;杨凯 - 2024
52
0.22%
综合
137
大学生毕业论文-122951
52
0.22%
互联网
138
大学生毕业论文-42843
52
0.22%
互联网
139
大学生毕业论文-568807
52
0.22%
互联网
140
大学生毕业论文-51573
52
0.22%
互联网
141
LSTM 网络结构剖析（Keras） - 知乎
52
0.22%
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142
项目过程管理指标 - 百度文库
52
0.22%
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143
基于脑电信号的人脑活动解码及可视化研究
钱东官 - 2025
51
0.21%
博硕
144
基于数据增强的质谱仪灯丝电流传感器故障诊断及校准研究
李新硕 - 2024
51
0.21%
博硕
145
互联网论文-131806
51
0.21%
互联网
146
互联网论文-33428
51
0.21%
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147
神经网络中的Dropout：提高性能与泛化能力
51
0.21%
互联网
148
根据RNN和Transformer的结构特点及区别和多头注意力机制
51
0.21%
互联网
149
参加美赛，LSTM懂到这个程度就可以了？ - 知乎
50
0.21%
互联网
150
基于联邦学习与混合加密的隐私保护推荐算法研究
夏萱 - 2025
50
0.21%
博硕
151
面向虚拟数字人的小样本语音合成技术研究
周浩博 - 2024
50
0.21%
博硕
152
互联网论文-52366
50
0.21%
互联网
153
大学生毕业论文-28655
50
0.21%
互联网
154
【Python入门系列】第十七篇：Python大数据处理和分析
50
0.21%
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155
互联网论文-22258
49
0.20%
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156
大学生毕业论文-15575
49
0.20%
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157
大学生毕业论文-32889
49
0.20%
互联网
158
互联网论文-36462
49
0.20%
互联网
159
互联网论文-790954
49
0.20%
互联网
160
基于深度学习的垃圾分类系统的设计与开发 - 豆丁网
49
0.20%
互联网
161
【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆
49
0.20%
互联网
162
wdenoise函数_百度文库
49
0.20%
互联网
163
机器学习中的过拟合问题及应对策略：深入剖析与实战指南
49
0.20%
互联网
164
基于图神经网络和注意力机制的视觉问答模型研究
刘传 - 2023
48
0.20%
博硕
165
大学生毕业论文-221955
48
0.20%
互联网
166
基于多尺度CNN和Transformer融合的语音情感识别方法
李忠兵;王梦雨;唐家熠 - 2025
48
0.20%
综合
167
基于光电容积脉搏波的血液病检测方法研究
刘健泽 - 2024
48
0.20%
博硕
168
基于循环神经网络射频器件逆向建模方法研究
孙雯雯 - 2023
48
0.20%
博硕
169
基于改进Transformer的语音情感识别研究
高瞻;曾金芳;韩鎏;陈晨 - 应用数学进展 - 2025
48
0.20%
期刊
170
基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统
欧阳会丹;曾雷;刘钰泽;刘梦梦;许晟 - 2025
48
0.20%
综合
171
一种放射治疗实时跟踪肿瘤位置的装置
陈建兵;李菲;逯宋梅;陆亚光 - 2025
48
0.20%
综合
172
基于财报会议文本的超图对比学习风险预测研究
贺艺 - 2025
48
0.20%
博硕
173
基于YOLOv8和CNN模型的直流电晕放电模式识别方法及系统
吴田;刘佳;梁书嘉;王瑜;赵慧敏;聂伟;柏洋;朱姝;颜燕红;吴凤 - 2025
48
0.20%
综合
174
互联网论文-17330
48
0.20%
互联网
175
大学生毕业论文-14301
48
0.20%
互联网
176
深度学习打标签：方法、挑战与未来
48
0.20%
互联网
177
梅尔频谱和梅尔倒谱系数：音频信号处理的关键特征 - CSDN博客
48
0.20%
互联网
178
基于MFCC和VQ算法的语音识别系统开发 - CSDN博客
48
0.20%
互联网
179
HoRain云--深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT
48
0.20%
互联网
180
基于深度学习的手势识别算法研究
蔡宇 - 2023
47
0.20%
博硕
181
基于双向LSTM的文本分类方法研究
郭嘉宝 - 2019
47
0.20%
博硕
182
多因素影响下客流量预测系统的研究与实现
姜玮 - 2025
47
0.20%
博硕
183
面向大尺寸电容屏的多通道触控系统设计
张翰青 - 2024
47
0.20%
博硕
184
基于时空特征融合改进的土壤湿度预测研究
张梓寅 - 2025
47
0.20%
博硕
185
基于麦克风阵列的城市道路强噪声源定位方法研究
刘扬 - 2025
47
0.20%
博硕
186
基于SVMD和深度学习的风机舱火灾监测系统研究
刘楞超 - 2025
47
0.20%
博硕
187
一种核电厂设备故障的诊断方法
夏虹;黄学颖;刘永阔;姜莹莹;尹文哲;冉文豪 - 2025
47
0.20%
综合
188
大学生毕业论文-38985
47
0.20%
互联网
189
互联网论文-194044
47
0.20%
互联网
190
大学生毕业论文-60887
47
0.20%
互联网
191
语音特征提取
47
0.20%
互联网
192
基于大模型提升临床试验受试者匹配精度的方法和系统.pdf
47
0.20%
互联网
193
深度学习笔记——正则化 - CSDN博客
47
0.20%
互联网
194
基于深度学习的绵羊品种识别研究
李贵 - 2024
46
0.19%
博硕
195
基于深度学习的级联H桥储能变流器故障诊断方法研究
顾建锋 - 2024
46
0.19%
博硕
196
基于图神经网络的药物-蛋白质结合亲和力预测模型研究
邱文静 - 2024
46
0.19%
博硕
197
适用于血管疾病的多模态AI诊断及风险分级系统、方法、装置、介质及程序产品
胡予;罗蔓;蒯铮;高利红;韦怡超;王薇茜;徐孟哲;徐子茗;徐成喜 - 2025
46
0.19%
综合
198
互联网论文-35242
46
0.19%
互联网
199
人工智能赋能行人重识别：技术融合与深度学习策略
46
0.19%
互联网
200
【PyTorch梯度裁剪详解】：防止梯度爆炸的有效策略
46
0.19%
互联网
201
基于深度学习的声纹识别研究
汪玉坤 - 2023
45
0.19%
博硕
202
基于KACNN-LSTM-MLP的超短期光伏发电功率预测
宋亚奇;王婉玉;万汝杰;邢浩楠 - 电力科学与工程 - 2025
45
0.19%
期刊
203
一种生成式人工智能的模型优化更新方法、装置及介质
徐雷;陈振杰;邓富城;陈硕 - 2025
45
0.19%
综合
204
互联网论文-18262
45
0.19%
互联网
205
设计svm分类器的基本流程_百度文库
45
0.19%
互联网
206
大模型训练：解决震荡问题的策略 - 百度智能云
45
0.19%
互联网
207
互联网论文-65048
44
0.18%
互联网
208
基于LSTM-GRU网络模型的上证指数收盘价精准预测研究
44
0.18%
互联网
209
基于特征优化的LSTM方法研究及其工业软测量建模应用
王鹏斐 - 2025
44
0.18%
博硕
210
基于深度学习的监督与半监督语音情感识别方法研究
刘方如 - 2023
44
0.18%
博硕
211
针对流式细胞仪肿瘤细胞检测和医疗诊断的全连接网络研究
邵玉凡 - 2024
44
0.18%
博硕
212
基于毫米波雷达和相机融合的多尺度目标检测方法研究
葛玉虎 - 2024
44
0.18%
博硕
213
基于特征融合的多模态会话情感识别研究
程佳玮 - 2025
44
0.18%
博硕
214
面向图像智能解译的高效Transformer研究
王丹 - 2024
44
0.18%
博硕
215
大学生毕业论文-230421
44
0.18%
互联网
216
音频数据处理基本知识学习——降噪滤波基础知识 - CSDN博客
44
0.18%
互联网
217
多模态特征融合：图像、语音、文本如何转为特征向量并进行
44
0.18%
互联网
218
面向自动驾驶的大模型高效压缩技术：综述.docx - 原创力文档
44
0.18%
互联网
219
基于深度学习的锂电池剩余寿命预测研究
吴凌涛 - 2025
43
0.18%
博硕
220
大学生毕业论文-40325
43
0.18%
互联网
221
基于有向图卷积网络的空气质量时空预测模型研究
周强 - 2024
43
0.18%
博硕
222
基于自然语言处理的飞行学员工作负荷管理能力评估研究
李佳员 - 2024
43
0.18%
博硕
223
基于人工智能的桥梁支座健康检测系统
张兴 - 信息记录材料 - 2024
43
0.18%
期刊
224
基于脑电信号的高速电梯乘运性能认知评价方法
张才;李敏;方学宠;陈向俊;徐峰;胡炳涛 - 机械设计 - 2025
43
0.18%
期刊
225
互联网论文-192464
43
0.18%
互联网
226
xlstm原理 - 百度文库
43
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互联网
227
【python】基于librosa库提取音频特征-CSDN博客
43
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互联网
228
互联网论文-52356
42
0.18%
互联网
229
基于毫米波雷达点云的连续人体姿态构建
王润泽（Rayno Wang） - 2023
42
0.18%
博硕
230
基于声振法的隧道衬砌脱空检测研究
代清松 - 2024
42
0.18%
博硕
231
互联网论文-176166
42
0.18%
互联网
232
大学生毕业论文-247
42
0.18%
互联网
233
为什么加入dropout以后，验证集精度大幅降低 - CSDN文库
42
0.18%
互联网
234
基于图像识别的医学影像大数据诊断系统的设计与实现
42
0.18%
互联网
235
循环神经网络（RNN）：如何处理自然语言？_序列_时间_梯度
42
0.18%
互联网
236
Deepfake攻防挑战赛音视频赛题之数据增强（Datawhale AI
42
0.18%
互联网
237
芯粒系统的温度场预测方法及设备
王识君;熊铂;丁明 - 2025
41
0.17%
综合
238
大学生毕业论文-84085
41
0.17%
互联网
239
互联网论文-186854
41
0.17%
互联网
240
大学生毕业论文-361369
41
0.17%
互联网
241
大学生毕业论文-39569
41
0.17%
互联网
242
大学生毕业论文-42047
41
0.17%
互联网
243
揭秘图片Embedding与图片搜索：技术背后的魔法-百度开发
41
0.17%
互联网
244
直观比较四种NLP模型：神经网络、RNN、CNN与LSTM
41
0.17%
互联网
245
从0到1吃透卷积神经网络（CNN）：原理与实战全解析
41
0.17%
互联网
246
通读【基于深度学习的网络异常流量检测研究与系统实现】
41
0.17%
互联网
247
LSTM计算公式中，W和b分别表示什么 - CSDN文库
40
0.17%
互联网
248
互联网论文-499174
40
0.17%
互联网
249
大学生毕业论文-490811
40
0.17%
互联网
250
基于人工智能的蓝牙耳机的音频播放方法及系统
吴伟鑫 - 2025
40
0.17%
综合
251
融合BERT的主题感知关键词生成研究
于强 - 2023
40
0.17%
博硕
252
基于多维数据的比特币趋势转折的研究
王园 - 2025
40
0.17%
博硕
253
基于深度学习的多因子量化投资研究
刘林锋 - 2024
40
0.17%
博硕
254
等离子体鞘套电磁特性智能预测模型
万常海 - 2024
40
0.17%
博硕
255
基于Transformer的网络表情包多模态情感分类方法研究
池胜楠 - 2024
40
0.17%
博硕
256
基于CEEMDAN-LSTM模型的中国商品期货已实现波动率预测
徐洋 - 2024
40
0.17%
博硕
257
大学生毕业论文-18799
40
0.17%
互联网
258
大学生毕业论文-84239
40
0.17%
互联网
259
互联网论文-25602
40
0.17%
互联网
260
大学生毕业论文-77071
40
0.17%
互联网
261
大学生毕业论文-66009
40
0.17%
互联网
262
大学生毕业论文-36637
40
0.17%
互联网
263
大学生毕业论文-207807
40
0.17%
互联网
264
准确率到99但损失值为0.5? - 知乎
40
0.17%
互联网
265
Transformer架构：为大模型发展打下坚实基础 - 百度智能云
40
0.17%
互联网
266
Embeddings-Benchmark项目中的GTZAN音乐流派数据集 ...
40
0.17%
互联网
267
NumPy: Python科学计算的基石 - 懂AI
40
0.17%
互联网
268
互联网论文-40270
39
0.16%
互联网
269
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在遥感图像土地利用
39
0.16%
互联网
270
基于深度学习的变压器故障诊断及状态评估
钟达伟 - 2025
39
0.16%
博硕
271
基于空洞卷积循环神经网络的复音多乐器识别方法研究
裴文斌 - 2023
39
0.16%
博硕
272
基于百川大模型和LoRA微调的股票评论情感分析
曹思诗 - 2024
39
0.16%
博硕
273
航海模拟器中VHF通话智能应答系统研究
樊露露 - 2022
39
0.16%
博硕
274
基于多生理特征的管制员认知负荷评估
杨静 - 2024
39
0.16%
博硕
275
大学生毕业论文-287713
39
0.16%
互联网
276
互联网论文-113966
39
0.16%
互联网
277
互联网论文-66566
39
0.16%
互联网
278
互联网论文-97872
39
0.16%
互联网
279
大学生毕业论文-31357
39
0.16%
互联网
280
语音识别：数据集处理与音频处理的完美结合-百度开发者中心
39
0.16%
互联网
281
循环神经网络：揭秘长期记忆的魔法之源 - CSDN博客
39
0.16%
互联网
282
基于深度学习的海洋动物检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6
39
0.16%
互联网
283
混淆矩阵heatmap图 - CSDN文库
39
0.16%
互联网
284
一种基于深度学习的智能化节能控制方法
李东;孙金余;应俊;谢林;刘诗园;陆诗琦;徐嘉志;王烜;忻峻杰 - 2025
38
0.16%
综合
285
基于深度学习的化合物-蛋白质相互作用预测的研究
贾晓田 - 2025
38
0.16%
博硕
286
基于深度强化学习的自动特征提取模型研究
程凤敏 - 电子质量 - 2024
38
0.16%
期刊
287
一种基于TDNN模型的海上风电叶片状态识别方法
范恩齐;沈金荣;王泽昊;汤一彬;申云乔;吴昱锋;刘张景俊;孙昊 - 2025
38
0.16%
综合
288
大学生毕业论文-53977
38
0.16%
互联网
289
大学生毕业论文-51853
38
0.16%
互联网
290
大学生毕业论文-86177
38
0.16%
互联网
291
从零开始大模型开发与微调：基于循环神经网络的中文情感
38
0.16%
互联网
292
AI人工智能语音识别与云计算的融合优势 - CSDN博客
38
0.16%
互联网
293
【零基础入门】：掌握Ollama rerank模型及其在搜索中的
38
0.16%
互联网
294
音频处理6_时频图 - 知乎
38
0.16%
互联网
295
一种皮卡后保险杠骨架总成及其制造装置、方法
黄智刚; 缪春明 - 2024
37
0.15%
综合
296
基于稀疏编码的语音增强技术研究
王金玉 - 2024
37
0.15%
博硕
297
一种多功能音频智能优化会议系统
向青松;刘弟兵;黄梓杰 - 2024
37
0.15%
综合
298
基于环境模型交互学习的FMCW激光线性化策略研究
王智柯 - 2025
37
0.15%
博硕
299
互联网论文-40968
37
0.15%
互联网
300
大学生毕业论文-472297
37
0.15%
互联网
301
【Pytorch学习笔记】模型模块08——AlexNet模型详解
37
0.15%
互联网
302
神经网络超参数：隐藏层个数与每个隐藏层的神经元数
37
0.15%
互联网
303
4.7 循环神经网络 | Just Do "IT"!
36
0.15%
互联网
304
基于深度学习的端到端藏语语音识别研究
王超 - 2023
36
0.15%
博硕
305
生物组学数据的集成特征选择研究
杨峻山 - 2017
36
0.15%
博硕
306
火电机组炉膛三维温度场重建研究
王小东 - 2024
36
0.15%
博硕
307
大学生毕业论文-167319
36
0.15%
互联网
308
互联网论文-168914
36
0.15%
互联网
309
互联网论文-65970
36
0.15%
互联网
310
互联网论文-43216
36
0.15%
互联网
311
互联网论文-24388
36
0.15%
互联网
312
互联网论文-45194
36
0.15%
互联网
313
从0到1，揭开目标检测的神秘面纱 - CSDN博客
36
0.15%
互联网
314
语音识别基本流程：从采集到应用 - 百度智能云
36
0.15%
互联网
315
大模型训练：模型评估与优化策略 - 百度智能云
36
0.15%
互联网
316
模型剪枝算法：优化深度学习模型的有效途径 - CSDN博客
36
0.15%
互联网
317
揭秘图像分类算法：最新技术突破与实际应用挑战 - 云原生实践
36
0.15%
互联网
318
一文彻底搞懂机器学习 - 混淆矩阵（Confusion Matrix）
36
0.15%
互联网
319
基于序列模型的粗粒土力学特性研究
李沐阳 - 2023
35
0.15%
博硕
320
融合注意力机制的人机交互儿童情感识别技术研究
朱芳慧 - 自动化与仪器仪表 - 2024
35
0.15%
期刊
321
一种语音驱动的面部动画生成方法
刘莉;王金辉 - 2025
35
0.15%
综合
322
基于AI智能的模拟人声的应答响应语音终端及方法
李彩红 - 2025
35
0.15%
综合
323
基于视觉技术的人车碰撞下行人头部损伤分析
匡荣 - 2024
35
0.15%
博硕
324
基于图表示学习的药靶亲和力预测方法研究
王胜坤 - 2024
35
0.15%
博硕
325
基于高分遥感影像的光伏板提取方法研究
任彤欣 - 2024
35
0.15%
博硕
326
基于深度学习的社交媒体在线评论细粒度情感分析研究与应用
谷晓梅 - 2025
35
0.15%
博硕
327
一种基于人工智能的施工监测方法及系统
杨元炜;杨荣宗;钟冬红;张新兴;张英;曾悦;张振州;宋敏 - 2025
35
0.15%
综合
328
大学生毕业论文-55935
35
0.15%
互联网
329
大学生毕业论文-914751
35
0.15%
互联网
330
互联网论文-4512
35
0.15%
互联网
331
基于Tensorflow CNN网络MNIST数据集手写数字识别 - CSDN博客
35
0.15%
互联网
332
长短期记忆网络：解决序列数据中长距离依赖的问题_单元
35
0.15%
互联网
333
MFCC序列特征提取：从概念到实践 - 百度智能云
35
0.15%
互联网
334
深度剖析语言深度造假系统：从设计原理到技术实现与风险防控
35
0.15%
互联网
335
时间序列预测的新选择：Informer模型解读 - 百度智能云
35
0.15%
互联网
336
卷积神经网络的模型压缩与硬件加速研究 - 豆丁网
35
0.15%
互联网
337
LSTM 深度解析：从门控机制到实际应用 - 技术栈
35
0.15%
互联网
338
大学生毕业论文-90479
34
0.14%
互联网
339
基于分步定义式思维链的数学应用题自动求解方法研究
许永喆 - 2024
34
0.14%
博硕
340
中文文本错误自动纠正关键技术与实现
何蔚阳 - 2024
34
0.14%
博硕
341
基于超高频RFID的奶牛典型行为识别方法研究
李相廷 - 2025
34
0.14%
博硕
342
融合可见光与红外图像的无人机载车辆检测技术研究与应用
郭忠杰 - 2025
34
0.14%
博硕
343
互联网论文-49530
34
0.14%
互联网
344
大学生毕业论文-5697
34
0.14%
互联网
345
大学生毕业论文-24185
34
0.14%
互联网
346
互联网论文-21602
34
0.14%
互联网
347
互联网论文-51440
34
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神经网络的参数确定与原理：深度学习的重要一环 - Baidu
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通俗易懂的RNN与梯度问题（梯度爆炸/梯度消失） - CSDN博客
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一种基于改进小波算法的轴承信号降噪方法与流程
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深度学习中的学习率：选择与优化
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基于多因素决策与强化学习的交通出行优化策略-CSDN博客
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DeepSeek超参优化实战：AutoML调参全解析，解锁AI性能
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混淆矩阵怎么看？准确率、精确率、召回率 - 哔哩哔哩
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深度学习模型量化：从 PTQ 到 QAT 的深入解析---part A
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基于深度学习的工业过程故障检测与诊断方法研究
张秀敏 - 2024
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音视频深度伪造检测技术研究
杨雨鑫 - 2021
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基于深度学习的海洋环境数值预报产品智能订正研究
章光明 - 2025
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基于深度学习的三相串联故障电弧检测研究
张宇海 - 2024
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大学生毕业论文-18113
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视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力
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【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法
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基于LSTM的果园精准灌溉预测与智能控制算法研究与实践
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基于深度学习的人脸识别与头部姿态估计算法：原理、实现与
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DeepSeek-R1量化模型深度分析及优化方案 - 知乎
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神经网络轻量化：挑战与解决方案-百度开发者中心
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深度学习-循环神经网络(Recurrent Neural Network)RtN
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神经网络算法：一文搞懂LSTM（长短期记忆网络） - CSDN博客
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基于改进LSTM的船舶航迹预测模型
胡宇 - 2024
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基于集成学习的比特币异常交易检测
陈苗 - 2023
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基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法
王鑫;范增;马文斌;徐锬;郭干城 - 2025
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基于深度学习的酒店虚假评论识别研究
姚元帅 - 2024
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基于数据增强与特征融合的方面级情感分析研究
李思琪 - 2025
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一种基于数据水平融合的多模态双路径融合网络结构
胡凯;夏鹏凯;任旖航;张亮;黄洁华;李江;李洁 - 2025
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综合
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基于自注意力机制的文本分类算法的研究
季云 - 2021
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互联网论文-4506
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机器视觉技术中的目标检测与图像识别_百度文库
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stratifiedkfold用法_百度文库
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X技术 专利技术大全 - 基于高频和瓶颈特征的说话人验证系统
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《YOLO炼丹指南：Ultralytics YOLO模型训练全攻略》
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【预测模型】基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法
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模型轻量化中的模型架构优化方法详解 - CSDN博客
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logloss 损失函数
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LSTM（Long Short-Term Memory）-CSDN博客
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互联网论文-35526
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大学生毕业论文-44889
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一种飞机模拟器声音降噪方法、系统、设备及介质
王黎静;李润豪;王小龙;赵彦锃;徐海鑫;蔡天旸;邹雨楠;章骏 - 2024
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基于深度学习的多模态情感识别研究
钟浩阳 - 2025
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基于信号序列的调制方式识别
吴光磊 李强 - 数字通信世界 - 2023
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基于AU和深度学习的微表情识别算法研究
杜振 - 2024
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基于地理神经网络加权回归的房价影响因素研究 ——以武汉市中心城区为例
赵玉春 - 2022
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GPU在人工智能领域中能效优化策略与实践
鲁燕清 - 数字通信世界 - 2025
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基于Pandas+Seaborn+Matplotlib的城市共享单车租赁分析可视化
徐豪;刘婉月;张自豪 - 现代信息科技 - 2024
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基于深度迁移学习的复合绝缘子憎水性识别
邱志斌;刘洲;廖才波;于小彬 - 2021年江西省电机工程学会年会 - 2022
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基于人工智能的自适应静态数据脱敏方法及装置
崔琦;杜鹏;李晖;潘珂 - 2024
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互联网论文-104084
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互联网论文-1606
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互联网论文-133110
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医院临床检验信息系统的设计与实现 - 豆丁网
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自然语言处理（十）：LSTM模型-百度开发者中心
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深度学习的模型选择与调参技巧(Ⅲ)_百度文库
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基于注意力机制与多特征信息融合的文本分类研究
杨永芬 - 2025
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基于表征学习的音频嘴型同步算法研究
李韶 - 2024
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一种制药行业大模型微调方法、装置、设备及存储介质
于春钰;陈致鹏;薛娇;陈尧 - 2024
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瑞利衰落信道下自动调制识别算法研究
马运壮 - 2023
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大学生毕业论文-22477
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大学生毕业论文-235041
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互联网论文-117760
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互联网论文-19286
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多元分类预测 | Matlab 基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM
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模型轻量化中的模型剪枝（Pruning）方法——权重剪枝
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边缘计算：在移动设备上部署深度学习模型的优势与注意点
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《驯服“过拟合”之兽：守护人工智能算法的精准与稳健》-腾讯 ...
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基于图像重建的探测器芯片互连电路缺陷检测方法研究
王思琦 - 2023
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基于自注意力机制的深度学习预测甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移
何青新 - 2025
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基于预测模型的金融产品选择影响因素研究
张鑫 - 电子商务评论 - 2024
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互联网论文-3312
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大学生毕业论文-89551
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大学生毕业论文-20099
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大学生毕业论文-5257
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从基础到前沿：揭秘人工智能中的文本分类技术
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模型压缩与轻量化.pptx - 人人文库
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大学生毕业论文-90517
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基于LSTM及注意力机制的城市停车场泊位中长期预测方法研究
薛伟 - 2020
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大学生毕业论文-54623
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Unknown DDoS Attack Detection with Sliced Iterative Normalizing Flows Technique
Chin-Shiuh Shieh;Thanh-Lam Nguyen - Computers, Materials & Continua - 2025
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互联网论文-195744
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送检片段与相似来源详情
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相似内容来源（5）
类性能往往无法满足实际应用需求。 针对上述问题，本文深入研究基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的音频分类方法。LSTM 作为一种特殊的循环神经网络，能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，非常适合音频这种具有时序特性的数据。本文首先对音频数据进行预处理，运用 MFCC 特征提取技术，将
《大学生毕业论文-81129》
电影市场的周期性波动和趋势，从而为电影上映时间的选择提供更科学的建议。模型构建上选择了LSTM模型，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，专门用于解决RNN存在的长期依赖问题。LSTM引入了门控单元（gate units）来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉序列数据
《现代循环神经网络：长短期记忆网络(LSTM)，并使用LSTM》
长短期记忆网络 （Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，用于处理序列数据，如语音识别、自然语言处理、视频分析等任务。 LSTM网络的主要目的是解决传统RNN在训练过
《基于TCN混合模型和DDPG算法的量化投资策略研究》
作者：夏经埔 / 年份：2024
深度神经 网络模型：长短期记忆网络、双向长短期记忆网络和时域卷积网络。 2.1.1 长短期记忆网络 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)最初由 Hochreiter和 Schmidhuber等学者 [39]提出，其是一种特殊的循环神经网络。为了有效解决梯度消失和梯度爆炸等问题，LSTM在传统循环神经网络的基础上引入了门控机制，以便能够高效
《2025电工杯数学建模A题：光伏电站发电功率日前预测问题》
LSTM）。LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，非常适合光伏电站发电功率这种具有
《2025电工杯数学建模A题：光伏电站发电功率日前预测问题》
LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，非常适合光伏电站发电功率这种具有时间序列特性的数据预测。LSTM 通过引入门控
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相似内容来源（3）
音频特征中的复杂模式和长期依赖关系，以实现对音频类别的准确判断。为了防止模型过拟合，在模型训练过程中引入 Dropout 正则化策略，随机丢弃部分神经元，增强模型的泛化能力，提升模型在未知数据上的表现。 通过在公开音频数据集上的实验，并与传统音频
《为什么加入dropout以后，验证集精度大幅降低 - CSDN文库》
为了增强模型的泛化能力，在训练过程中加入了 Dropout 层。 这种方法随机丢弃一部分神经元，有效缓解了因数据不足或特征空间复杂而
《基于深度学习的变压器故障诊断及状态评估》
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于后续的注意力机制处理。该层用于从输入的时间序列数据中提取底层的时序特征。为了降低过拟合风险，紧接着引入Dropout层，随机丢弃50%的神经元，从而提升模型的泛化能力。 随后，模型引入了注意力机制层（AttentionLayer）。该层通过对前一层LSTM输出的所有时间步
《【Pytorch学习笔记】模型模块08——AlexNet模型详解》
Dropout正则化 训练时随机丢弃50%神经元 防止过拟合，增强模型泛化能力 相当于模型集成效果 数据增强 随机裁剪、水平翻转、颜色变换 大幅
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相似内容来源（1）
，提升模型在未知数据上的表现。 通过在公开音频数据集上的实验，并与传统音频分类模型进行对比，结果表明基于 LSTM 的音频分类模型在准确率、召回率等评价指标上均有显著提升，展现出对音频数据更好的分类性能和适应性。本文的研究成果不仅
《基于深度学习的垃圾分类系统的设计与开发 - 豆丁网》
与传统的垃圾分类方法进行对比实验，结果表明基于深度学习的 垃圾分类系统在准确率、召回率和F1值方面均具有显著优势。结论与展望 本文设计并实现了一个基于深度学习的垃圾分类系统，取得了较高的 分类准确率和
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相似内容来源（1）
有显著提升，展现出对音频数据更好的分类性能和适应性。本文的研究成果不仅丰富了音频分类领域的技术方法，也为相关实际应用提供了有效的技术支持和参考，推动了音频分类技术在更广泛场景中的应用与发展
《基于注意力机制与多特征信息融合的文本分类研究》
作者：杨永芬 / 年份：2025
统需求分类整理并进行细致分析，同时对系统各个功能模块进行详细设计以及解释说明，并展示该系统最终运行效果。这不仅推动了文本分类技术的理论发展，更为实际应用提供了有力支持。重庆理工大学硕士学位论文 6.2后续工作展望 文本分类虽是自然语言处理领域的基础任务
5 片段 （相似字符数：33）
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n an audio classification method based on the Long Short-Term Memory (LSTM) network. As a specialized type of Recurrent Neural Network (RNN), LSTM effectively addresses the problem of long-term dependencies in time-series data, making it highly suitable for audio data which exhibits strong
《基于LSTM及注意力机制的城市停车场泊位中长期预测方法研究》
作者：薛伟 / 年份：2020
fect,this paper models the berth occupancy problem based on Long Short-Term Memory(LSTM).As a variant of the Recurrent Neural Network(RNN),LSTM improves the long-term memory ability of the n
《大学生毕业论文-54623》
-term traffic flow prediction model is established based on the Long Short-Term Memory (LSTM) neural network. LSTM is not a simple type of Recurrent Neural Network (RNN); it cleverly solves the long-term dependency
《互联网论文-195744》
apping capabilities, while the LSTM neural network effectively addresses the issue of long-term dependencies in time series data, making it suitable for solar PV power prediction. Through case study
6 片段 （相似字符数：15）
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arization strategy is introduced during training, which randomly deactivates a portion of neurons to enhance the model's generalization ability and improve its performance on
《Unknown DDoS Attack Detection with Sliced Iterative Normalizing Flows Technique》
作者：Chin-Shiuh Shieh;Thanh-Lam Nguyen / 来源：《Computers, Materials & Continua》 / 年份：2025
nt the model from over-relying on specific neurons during training. Dropout randomly deactivates a subset of neurons, enhancing the model’s generalization ability to unseen data. This technique proved effecti
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1 致谢 1 1.引言 1.1　研究背景与意义 随着信息技术的飞速发展，数字音频技术在过去几十年间取得了长足进步，数字音频资源呈爆炸式增长。从日常生活中的音乐、广播，到专业领
《互联网论文-3312》
信息科学和技术的快速发展，语言信号处理在过去的20年间取得了长足的进展。关于数据的处理方法，随着计算机的高速发展，从旧的硬件研究转变为新的软件研究。但是，在语音
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到专业领域的语音通信、声学监测等，音频数据无处不在。面对海量的音频数据，如何高效、准确地对其进行分类和管理，成为了亟待解决的问题。自动音频分类技术应运而生，它旨在将音频信号按照特定的类别进行划分，如音乐流派识别、人声与合成声区
《互联网论文-22258》
育培训等领域广泛应用了短视频，其在传递信息、展示创意和提供娱乐方面具有丰富的应用价值。然而，随着短视频数据量的迅猛增长，如何高效地对海量短视频进行分类和检索成为亟待解决的问题。为应对这一挑战，短视频分类系统应运而生，旨在通过分析短视频中的视觉、音频等信息，实现对短视频数据的分类。 目前，视频分类技术已经广泛应用
《揭秘图片Embedding与图片搜索：技术背后的魔法-百度开发》
如何高效地检索、分类和管理这些图像成为了一个亟待解决的问题。 图片Embedding技术应运而生，为图片搜索带来了革命性的变革。
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相似内容来源（3）
地提高音频数据处理的效率和准确性，为人们的生活和工作带来便利。 传统的音频分类方法主要依赖于手工设计的特征，如支持向量机（SVM）常与梅尔频率倒谱系数（MFCC）结合，高斯混合模型（GMM）利用频谱质心等特征进行分类。然而，这些方
《互联网论文-634428》
入的音频信号归类到预定义的类别中。这一过程涉及到声音信号的特征提取、模式识别以及机器学习等多个步骤。传统的音频分类方法主要依赖于手工提取的声学特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCCs），并结合经典的机器学习算法，如支持向量机和决策树等，来进行声音的分类。然而，这些方法在特征的泛化能力
《基于多尺度CNN和Transformer融合的语音情感识别方法》
作者：李忠兵;王梦雨;唐家熠 / 年份：2025
[0003]随着语音情感识别技术的不断深入，研究者提出了多种方法和模型来分析并识别语音中的情感信息。传统的机器学习方法通常依赖于手工设计的特征提取技术，如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、 线性预测系数(LPC)等，这些特征能够反映语音的音调、 能量、 语速等情感相关信息。
《机器视觉技术中的目标检测与图像识别_百度文库》
传统的目标分类方法通常依赖于手工提取的特征和分类算法，如支持向量机（SVM ）和随机森林。然而，这些方法需要人为设计特征，且对于复杂的图像场景具有局限性。而深度学
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相似内容来源（1）
FCC）结合，高斯混合模型（GMM）利用频谱质心等特征进行分类。然而，这些方法存在明显的局限性。手工设计特征需要大量的人工经验和专业知识，且难以全面捕捉音频信号的复杂特征，泛化能力较弱，在面对新的音频
《从0到1，揭开目标检测的神秘面纱 - CSDN博客》
然而，传统方法存在着明显的局限性。手工设计的特征提取器往往需要大量的人工经验和专业知识 ，而且对于复杂场景和多样化的物体，这些固定的特征难以准确描述目标的特征。滑动窗口方
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相似内容来源（11）
面对新的音频场景或数据分布变化时，分类性能往往会大幅下降。[1] 近年来，深度学习技术的兴起为音频分类带来了新的解决方案。深度学习模型能够自动从数据中学习特征，避免了手工特征设计的繁琐过程，且在表达能力和学习能力上具有明显优势。长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种改进模型，能够有效解决 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失问题，特别适合捕捉音频信号这种具有时序依赖关系的数据特征。通过 LS
《互联网论文-634428》
这些方法在特征的泛化能力和分类精度方面存在局限，尤其在复杂多变的声音环境中，它们的性能往往不尽人意。 近年来，深度学习技术的兴起为音频分类带来了革命性的变革。深度神经网络能够自动从原始音频数据中学习到复杂的特征表示，减少了对手工特征提取的依赖，提高了分类的准确性和鲁棒性。卷积神经网络、递归神经网络以及深度置信网络等模型在音
《大学生毕业论文-606473》
定义特征，再利用机器学习算法来进行分类。但这种方式的缺点在于特征表达的局限性以及模型泛化能力的不足。近年来，深度学习技术的兴起为图像识别与分类领域带来了革命性的变革。其优势在于能够自动学习特征，省去了复杂的手工特征设计过程。通过采用深度学习方法自动学习和
《人工智能赋能行人重识别：技术融合与深度学习策略》
近年来，深度学习技术的兴起，为行人重识别技术的发展注入了新的活力。 深度学习模型能够自动从数据中学习特征，并将其用于分类和识别任务。 这使得行人重
《从零开始大模型开发与微调：基于循环神经网络的中文情感》
近年来，深度学习技术的兴起为情感分析带来了新的突破。 深度学习模型能够自动学习文本的深层特征，无需人工进行复杂的特征工程，并且具有更强的泛化能力。 在情
《数据挖掘实战-基于CNN深度学习算法构建英文文本分类模型》
深度学习技术的出现为英文文本分类带来了新的解决方案。深度学习能够自动学习数据中的特征表示，避免了手工设计特征的繁琐过程，且对于高维稀疏的数据有
《深度学习打标签：方法、挑战与未来》
深度学习模型能够自动从原始数据中学习到有效的特征，避免了手工设计特征的繁琐过程。 其次，深度学习模型具有强大的表示能力，能够更好地捕捉数据的复杂特征和模式。 最后，深度学习模型具有良好的泛化能力，
《基于深度学习的工业过程故障检测与诊断方法研究》
作者：张秀敏 / 年份：2024
应用。与传统的基于数据的故障检测与诊断方法不同，深度学习具有表达数据高级特征的能力 [3 2 ] 。深度学习模型能够自动学习特征表示，避免了手工特征工程的繁琐过程。这些模型可以从原始数据中提取高级特征，更好地捕获数据的内在规律和特性 [33 ] 。因此，
《权威整理|模式识别基础重要研究进展(一） - 知乎》
学习方面具有优势。 长短期记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）网络是一种时间循环神经网络，旨在解决循环神经网络中存在的长时依赖问题和训练过程中可能遇到的梯度消失或爆炸问题。
《大学生毕业论文-73031》
际应用中表现出了出色的性能，为各种序列数据相关的任务提供了有效的解决方案。 2.3 长短期记忆网络 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是循环神经网络的一种变体，旨在解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题，并更有效地捕获长期依赖关系，它们之间存在密切的关系。在传统的RNN中，信息会
《面向变电站电气设备智能运维的多源异构数据融合方法》
作者：陈雨楠 / 年份：2024
准确性和效率往往不如循环神经网络 （Recurrent Neural Network， RNN） 。 LSTM 是 RNN 的一种扩展，特别设计来解决传统 RNN 处理长序列数据时面临的梯度消失问题。LSTM 通过引入自反馈机制，创建了持续的梯度流路径，从而有效地维持和利用历史信息。这种结
《大学生毕业论文-144927》
依赖关系，这对于土壤湿度预测等需要分析长期趋势的应用来说是一个显著的缺点[11]。 长短时记忆网络（LSTM）是对传统循环神经网络（RNN）的一种改良，专门为解决在处理长序列数据时遇到的梯度消失问题而设计。LSTM通过实施门控技术，包括输入门、遗忘门和输出门，有效地管理信息的存储与丢弃。这
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相似内容来源（2）
的精度。 国内的研究也紧跟国际步伐，在音频分类技术上不断创新。有研究团队提出结合注意力机制的 LSTM 模型用于音频分类，通过注意力机制，模型能够更加关注音频特征中的关键部分，进一步提升了分类性能。同时，一些学者针对小数据集下模型容易过拟合的问题，采用数据
《互联网论文-40968》
层双向LSTM网络来构建新闻分类模型[7]。该模型具有更强的表征能力，能够抓住关键信息，分得准。一些研究者提出了利用注意力机制改进LSTM模型的方法[8]。用注意力机制，模型关心文章关键部分，分得准。还有学者提出了利用迁移学习技术来解决数据稀疏和标注不足的问题[9]
《视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力》
注意力等不同的机制，模型能够更加关注于图像中的关键信息，从而提升识别、分类和分割等任务的性能。
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合国内外现有研究，在特征提取方面，MFCC 和梅尔频谱等仍是常用的音频特征，这些特征能够较好地反映音频信号的时域和频域特性，为后续模型训练提供基础。在模型架构设计上，LSTM 及其变体，如双向 LSTM、多层 LST
《大学生毕业论文-18113》
FCC参数的提取 MFCC的提取原理主要是通过Mel滤波器组和DCT变换将音频信号转换为一组较为稳定的特征向量，这些特征向量可以更好地反映语音信号的时频特性，为后续语音处理任务提供有效的输入特征。MFCC参数的提取分为预处理和特征提取, 图2.4中描述了该
《语音识别基本流程：从采集到应用 - 百度智能云》
特征信息，以便后续的模型训练。 特征提取的方法有很多，如MFCC（Mel频率倒谱系数）、Chroma特征等。 这些特征能够有效地表示语音信号的特性，为后续的模型训练提供有力的支持。 模型训练是语音识别的核心步骤，它通过训练大量的语音数据来学习语音特征与对应文本
《AI人工智能语音识别与云计算的融合优势 - CSDN博客》
这些特征参数能够反映语音信号的频谱特性和时域特性，为后续的模式匹配提供基础。模式匹配：将提取的特征参数与预先训练好的声学模型和语言模型进行匹配，找出最可能的文本结果。声学
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个方面：首先是音频数据预处理与特征提取，对原始音频数据进行降噪、归一化等预处理操作，去除噪声干扰，提升音频信号的质量；然后运用 MFCC 特征提取技术，将预处理后的音频信号转换为适合模型输入的特征向量，突出音频信号的关键特征，降低数据维度，提
《语音识别：数据集处理与音频处理的完美结合-百度开发者中心》
023年11月6日一、音频预处理. 音频预处理是语音识别数据集处理的第一步，主要包括噪声去除、分帧、归一化等操作。 这些处理能够提升语音信号的质量，并减少语音特征提取时的干扰。 噪声去除：去除环境噪声、设备噪声等非语音信号，可以使用Python中的滤波器技术
《大学生毕业论文-53977》
提高语音信号的质量，有利于后续特征提取。使用特征提取技术将预处理后的音频信号转换为一组特征向量。通过使用常见的特征提取技术MFCC，我们成功提取出有用的语音特征，为后续的模型
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LSTM 网络模型结构，确定模型的层数、隐藏层神经元数量等参数；通过大量的训练数据，让模型学习音频特征与类别之间的映射关系，自动挖掘音频信号中的复杂模式和长期依赖信息，实现对音频类别的准
《互联网论文-163548》
用于车辆故障诊断中，从振动信号中提取出有效的故障特征。模型训练与优化是数据驱动故障诊断中的关键环节。通过大量的训练数据，深度学习模型可以学习到故障与数据之间的映射关系，从而实现对新数据的准确诊断。同时，通过优化算法的不断迭代，可以进一步提高模型的诊断精度和泛
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频信号中的复杂模式和长期依赖信息，实现对音频类别的准确判断；同时引入 Dropout 正则化策略，随机丢弃部分神经元，防止模型过拟合，增强模型的泛化能力。[2] 最后是实验验证与性能优化，在公开音频数据集上进行实验，
《基于图像识别的医学影像大数据诊断系统的设计与实现》
引入Dropout机制，随机丢弃部分神经元，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。经过优化后，模型在测试集上的准确率进一步提升至90%左右，能够更准确地对疾
《基于人工智能的蓝牙耳机的音频播放方法及系统》
作者：吴伟鑫 / 年份：2025
积层堆叠使用， 随 着网络层数的增加，能够逐层提取更抽象、更具代表性的音频特征。在模型训练过程中，采 用Dropout技术， 随机丢弃部分神经元的输出， 防止模型过拟合， 提高模型的泛化能力。 [0072] 将1D深度可分离卷积层提取到的特征输入到GRU门控循环单元中。GRU通过更
《大学生毕业论文-18799》
则化技术。其中，L1和L2正则化通过调整损失函数的构成来引入权重衰减，从而实现对模型复杂度的控制。而Dropout正则化则采用了一种不同的策略，它通过随机丢弃网络中的部分神经元来简化模型结构，进而增强模型的泛化能力。在实际应用中，Dropout可以作为一种有效的正则化手段，用于提高神经网络的稳定性和泛化能
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增强模型的泛化能力。[2] 最后是实验验证与性能优化，在公开音频数据集上进行实验，运用准确率、召回率、F1 值等多种评价指标对模型性能进行量化评估；与传统音频分类模型（如 SVM、GMM）以及其他深
《互联网论文-49530》
tic，Metaplastic，Parabasal，Superficial-Intermediat等数据集进行训练与验证，并通过准确率、召回率和F1分数等评价指标评估模型性能。此外，我们还对模型的泛化能力和参数敏感性进行了分析，并与传统方法进行了对比，验证了深度学习
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将其作为模型的输入数据；然后设计并搭建基于 LSTM 的音频分类模型，设置模型的超参数，进行模型训练；在训练过程中，使用验证集对模型进行验证，监测模型的性能指标，防止过拟合；训练完成后，在测试集上对模型进行评估，并与其他模型进行对比实验
《大模型训练：模型评估与优化策略 - 百度智能云》
6日训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型的性能。 模型训练：使用训练集训练模型，并对模型的参数进行初步调整。 模型评估：使用验证集对模型进行评估，通过调整模型参数，寻找最优参数组合。 模型测试：使用测试集对模型进行最终评估，得到模型
《基于Tensorflow CNN网络MNIST数据集手写数字识别 - CSDN博客》
在训练过程中，使用验证集对模型进行验证，以评估模型的性能并防止过拟合。 记录训练过程中的损失值和准确率 等指标，以便后续分析和优化。 测试模型： 使用测试集对
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在测试集上对模型进行评估，并与其他模型进行对比实验；最后根据实验结果，对模型进行性能优化，调整模型参数或改进模型架构，重复实验，直至达到满意的性能指标。 1.1　论文组织结构 本文共分为六个章节，各章节内容安排
《大学生毕业论文-84085》
投票、堆叠等，将多个模型的预测结果结合起来，提高模型的泛化能力和性能。 7）迭代训练 根据模型的评估结果，对模型进行调整和改进，进行多次迭代训练，直至达到满意的性能。 通过以上方法和技术，可以对人体行为识别模型进行评估和调优，提高模型的性能和泛化能力，使其
《【零基础入门】：掌握Ollama rerank模型及其在搜索中的》
对模型进行进一步的优化，比如调整模型结构或重新调整超参数，直至达到满意的性能 。 本章节详细介绍了搭建Ollama rerank模型开发环境的步骤，
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架构，重复实验，直至达到满意的性能指标。 1.1　论文组织结构 本文共分为六个章节，各章节内容安排如下： 第一章为引言，主要阐述研究背景与意义，分析当前音频分类技术的发展现状，指出传统方法的不足以及深度学习方法的
《大学生毕业论文-51853》
情况下，通过程序设计来构建自编码器进行实验仿真并完成对实验结果的对比和分析，得出对应的研究结论。我将本文分为五个章节，各章节的内容安排如下所述： 第一章节为引言，介绍本课题的研究背景以及意义等，然后介绍了图像去噪当前在国内外的研究现状。 第二章节是主要介绍噪声的简单概念以及深度学习
《医院临床检验信息系统的设计与实现 - 豆丁网》
各章节的内容安排如下： 第一章引言。本章阐述了课题研究的背景和意义，对比分析国内与国外临 床检验信息系统的发展现状，介绍了本文的研究内容和组织结构。 第二章系统需求分析
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法的优势，特别是 LSTM 算法在音频分类中的应用潜力；同时介绍国内外相关研究现状，明确本文的研究内容与技术路线，以及论文的整体组织结构。 第二章为相关理论基础，详细介绍循环神经网络（RNN）的基本原理及其在处理长序列数据时存在的梯度消失问题；深入剖析 LSTM 网络的结构和工作原理，包括遗忘门、输入门、输出门以及记忆单元的作用机制，解
《基于双向LSTM的文本分类方法研究》
作者：郭嘉宝 / 年份：2019
章节，具体架构和内容安排如下：第一章为引言。主要介绍了深度学习技术以及文本分类方法的研究背景及意义、国内外的研究现状、本文研究内容。同时介绍了论文整体的结构安排。第二章介绍相关理论基础及知识背景。首先介绍了文本分类的一般过程，以及词向量模型的基本构造，包括两种典型的深度神经网
《融合BERT的主题感知关键词生成研究》
作者：于强 / 年份：2023
国内外研究现状进行展开阐述，接着针对现状具体分析相关技术应用于社交媒体类短文本时存在的问题，并介绍了本论文的主要研究内容与创新，最后介绍了本文的组织架构。 第 2 章为相关技术与理论基础，主要介绍了本文涉及的循环神经网络、序列到 序列模型、注意力机制、BERT 模型和基于变分自编码器的主
《大学生毕业论文-22477》
论文内容及组织结构 第一部分为论文的前言，介绍了本文研究的由来、国内外对垃圾分类发展及状况的研究和本文的组织结构进行简述。 第二部分为相关技术基础，详细叙述卷积神经网络在图像分类的相关知识。 第三部分基于卷积神经网络的垃圾分类，采用迁移学习方法，通过比较了三种
《大学生毕业论文-5697》
2.1 LSTM模型原理 LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种特殊的循环神经网络（RNN），它的出现解决了传统RNN模型在处理长序列时存在的梯度消失和梯度爆炸问题，[3]从而能够更加有效地捕捉序列中的长期依赖关系。相对于其他的模型LSTM模
《大学生毕业论文-47275》
效地从长时间序列信息中学习。因此，循环神经网络通常用于短期记忆以及较短时间序列的预测。为了解决RNN在处理长期依赖信息中存在的梯度消失问题，LSTM对RNN的隐藏层结构进行了改进，引入了一个单元状态（cell）以及三种专门的门结构（输入门、输出门和遗忘门），单
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的具体方法和参数设置；构建基于 LSTM 的音频分类模型，描述 LSTM 网络的架构设计，包括层数、隐藏层神经元数量、激活函数等的选择和确定；介绍模型训练过程中所使用的优化器、损失函数以及训练参数的
《神经网络的参数确定与原理：深度学习的重要一环 - Baidu》
LSTM模型的参数通常包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量、激活函数的选择等。 这些参数的选择将直接影响到模型的性能和泛化能力。 在确定这些参数时，通常需要考虑任务的
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构设计，包括层数、隐藏层神经元数量、激活函数等的选择和确定；介绍模型训练过程中所使用的优化器、损失函数以及训练参数的设置。 第四章为实验与结果分析，首先介绍实验环境，包括硬件平台和软件工具；详细阐述实验方案，包括数据集的划分、对比模型的选择、实验指标的确定等；展示基
《大学生毕业论文-84239》
参数设置 本节详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置： 表3-2 YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置 第4章 实验结果分析及程序设计 本章节旨在通过运行实验程序得出实验结果并做出分析。 4.1系统流程 在本节中，详
《基于空洞卷积循环神经网络的复音多乐器识别方法研究》
作者：裴文斌 / 年份：2023
型构建过程为下一章乐器识别实验数据分析打下了坚实的基础并提供了理论支撑。第 4 章实验设计及结果分析 第 4 章实验设计及结果分析 本章首先介绍实验平台的硬件环境和软件环境；其次概述实验所用的评价指标；之后重点对三种模型的识别结果进行对比分析；最后提取 8 种乐器的谐波能量谱图
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在基于 LSTM 的音频分类模型中的应用，进一步防止模型过拟合，提高模型的泛化能力；通过实验对比不同优化方法的效果，确定最优的模型优化方案。 第六章为结论与展望，总结本文的研究成果，概括基于 L
《互联网论文-45880》
利用监督学习的方式训练出分类模型。在训练过程中，通过交叉验证、网格搜索等方法对模型的超参数进行优化，提高模型的泛化能力。同时，还要评估不同模型的性能表现，选择最优的模型作为最终的检测模型。 （5）系统实现与性能评估 基于前期的总体设计，采用模块化的方式实现DD
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。 2.相关理论基础 2.1　循环神经网络（RNN）及其局限性 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种专门为处理序列数据而设计的神经网络架构，在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等众多领域有着广泛的应用。与传统的前馈神经网络不同，RNN 引入了循环连接，使得网络在处理当前时刻的输入时，能够利用之前时间步的信息，从而捕捉序列中的时间依赖关系。 RNN 的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。在每个时间步 t，输入层接收当前时刻的输入向量，隐藏层则结合当前输入和上一时刻的隐藏状态进行计算，更新得到当前时刻的隐藏状态
《基于阅读理解和图像描述生成的船舶领域问答系统研究》
作者：钟家国 / 年份：2023
积神经网络在计算资源和数据可用性的推动下将继续在各种领域取得更多的突破。 2.3.2 循环神经网络 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊的神经网络结构，主要用于处理具有顺序性的数据，如时间序列数据和自然语言文本。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）不同，RNN 具有循环连接，使得网络在处理序列时能够捕捉到前面的信息[9]。因此，RNN 在处理顺序数据时比其他神经网络具有更强的表现
《大学生毕业论文-53573》
ral Networks，RNN） 图2-3 循环神经网络 如图2-3所示，循环神经网络（RNN）是一种设计用来处理序列数据的网络结构，在自然语言处理和时间序列分析等领域有广泛的应用。循环神经网络的核心思想是通过循环结构来处理序列数据，保留并利用之前的信息来影响后续的输出[44]。 循环
《大学生毕业论文-85393》
于处理序列数据。相比于传统的前馈神经网络，RNN拥有循环连接，使得网络可以保留之前的信息，从而更好地处理序列数据[11]。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，RNN得到了广泛的应用。 图2-3 循环神经网络图 RNN的基本原理是将当前时刻的输入和上一时刻的输出作为网络的输入，同时保留上一时刻的信息。具体来说
《基于光电容积脉搏波的血液病检测方法研究》
作者：刘健泽 / 年份：2024
一时 刻隐藏层的输出作为输入 。这种设计赋予了循环神经网络记忆性 ，使其能够捕捉 并处理序列数据中的时间依赖关系 。因此 ，循环神经网络在自然语言处理 、语音 识别 、时间序列预测等众多领域得到了广泛的应用 ［ ５４ １ 。 例如 ，在自然语言处理中 ， 循环神经Ｎ络可以荇效地处理变长的文本
《大学生毕业论文-36247》
N是一种广泛使用的神经网络结构，最早出现于1982年的霍普菲尔德网络中。RNN引入循环结构来建模时间序列数据之间的依赖关系，因此在自然语言处理、语音识别和视频分析等领域得到广泛应用。 相比前馈神经网络，RNN具有循环连接，将当前时刻的隐藏状态与下一时刻的输入合并计算，实现信息的流动。下图展示了一个基本的RNN单
《基于交通信息与工况识别的EREV自适应模糊能量管理策略研究》
作者：陈晨 / 年份：2024
TM神经网络原理 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种强大的神经网络模型， 在大规模数据处理和时间序列问题上具有广泛的应用前景 [73] 。相比于传统的前馈神经 网络，RNN通过引入循环连接和记忆机制，克服了前馈网络在处理序列数据时的局 限性，从而更好地捕捉序列数据中的规律和关联
《互联网论文-5890》
etworks，RNN）是一种常见的神经网络模型，特别适用于处理序列数据，如语音、文本、时间序列等。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有记忆能力，能够对序列中的信息进行处理，并在不同时间步共享参数，从而更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层之间存在循环连接，使得网络可以接受上一时刻的输出作为当前时刻的输入，实现对序列数据的
《基于特征优化的LSTM方法研究及其工业软测量建模应用》
作者：王鹏斐 / 年份：2025
核心思想是在时间维度上采用权值共享机制，将时序动态建模转化为隐含层状态的递归更新，从而实现信息在不同时间步之间的传递，捕捉序列中的时间依赖关系。 RNN 的网络结构如图 2-7 所示，由输入层、循环隐含层和输出层组成。其结构特点在于：隐含层不仅接收当前时刻输入层的输出，还会利用上一时刻隐含层的输出，从而实现
《大学生毕业论文-55935》
处理如时间序列分析、自然语言建模和语音识别等连续或有序数据任务时表现出色。RNN的独特之处在于其能够捕捉和记忆序列数据中的时间依赖性和上下文信息。 这种网络结构主要由输入层、隐藏层，以及输出层组成。通过这些层次，RNN能够有效地理解和分析序列数据中的动态模式。相较于传统的前馈神经网络，R
《循环神经网络（RNN）简易教程-百度开发者中心》
RNN主要由输入层、隐藏层和输出层组成。 在每个时间步，RNN都会接收一个输入，根据前一时刻的隐藏状态计算当前时刻的隐藏状态，并产生一个输出。 这些
《互联网论文-192464》
当前输入和前一时刻的隐藏状态来更新当前时刻的隐藏状态。如图2.8是RNN的网络结构。 如图2.9所示RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层［32］。输入层接收序列数据的输入，每个时间步骤都有一个对应的输入向量。隐藏层由循环单元组成，负责计算隐藏状态。隐藏层在每个时
《基于序列模型的粗粒土力学特性研究》
作者：李沐阳 / 年份：2023
和相应的输出。这个输出可以作为下一个时间步的输入。图2-4展示了循环神经网络的内部结构。循环神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。在隐藏层中，模型会结合之前的输入和当前的输入，使用一个循环结构对信息进行传递，并根据当前的输入和隐藏状态计算出当前的输出和新的隐藏状态。
《大学生毕业论文-40325》
依赖性和长期记忆。 RNN的核心在于其循环单元,这个单元就像是一个小巧的记忆体,能够存储并传递信息。在每个时间步,RNN都会接收当前的输入数据,并结合上一个时间步的隐藏状态（即之前所有时间步的累积信息）来生成当前的输出和新的隐藏状态。这种机制使得RNN能够记住历史
《互联网论文-180134》
0]。这样，RNN通过不断重复的循环，可以将过去的信息传递到当前时刻，并对未来的输出预测产生影响。 输入层：接收输入数据，表示t时刻的输入。 隐藏层：基于输入与前一时刻t-1的隐藏状态进行计算，输出当前时刻t的隐藏状态和预测结果。 （
《基于图神经网络和注意力机制的视觉问答模型研究》
作者：刘传 / 年份：2023
，基本思想是利用隐藏状态(hidden state)记录当前时刻的状态以及之前所有时刻的信息， 并在当前时刻的输入和隐藏状态的结合下更新隐藏状态， 从而使得当前时刻的隐藏状态可以预测下一个时刻的输出。RNN的工作原理如下： (1)在每个时间步t，网络接收输入 t x
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1） 式中，是输入层到隐藏层的权重矩阵，是隐藏层到隐藏层的权重矩阵，是隐藏层的偏置向量，是激活函数，通常采用 tanh 或 ReLU 函数 。隐藏状态不仅包含了当前输入的信息，还融合了之前时间步的历史信息，相当
《互联网论文-52356》
和前一时刻的隐藏状态，通过激活函数（通常为tanh函数），计算当前隐藏状态ht。公式如下： (2.1) 式中，Whx——输入到隐藏状态的权重矩阵 Whh——隐藏状态到隐藏状态的权重矩阵 bh——隐藏状态的偏置向量 3）输出生成：根据当前时间步的隐藏状态ht和一个输出权重矩阵Wyh，生成当前时间步的输出y
《大学生毕业论文-66079》
隐状态：在时间步t=0时，隐状态通常被初始化为零向量或者随机向量； 计算隐状态： （2-4） 其中是输入到隐状态的权重矩阵，是隐状态到隐状态的权重矩阵，是隐状态的偏置，是激活函数，通常，此函数选取tanh或ReLU函数。数学表达式如下： （2-5） tanh函数的特点是输出值在(-1, 1)之间，且函数具
《基于粗糙集理论的终端区流量预测算法研究》
作者：张芷茜 / 年份：2025
.11) 第 2章相关基础理论分析 其中，是激活函数，通常为 tanh或 ReLU函数； ih W是输入到隐藏层的权重矩阵， hh W是隐藏层到隐藏层的权重矩阵， h b是隐藏层的偏置向量。隐藏状态 t h不仅包含了当前输入 t x的信息，还融合了过去时间步的历史信息，这使得 RNN具有对序列数据进行建模的能力。最终的输出 t y通常由隐藏状态 t h经过一
《一种皮卡后保险杠骨架总成及其制造装置、方法》
作者：黄智刚; 缪春明 / 年份：2024
置向量 ；隐藏层：递归神经网络的隐藏层状态为 ，在时间步更新为： ；其中，是时间步的隐藏层状态向量，是输入到隐藏层的权重矩阵，是时间步的输入向量，是隐藏层到隐藏层的权重矩阵，是时间步的隐藏层状态向量，是隐藏层的偏置向量，代表激活函数 ；输出层：递归神经网络的输出层为预测的相对位置偏差 ，在
《深度学习-循环神经网络(Recurrent Neural Network)RtN》
是输入层到隐藏层的权重矩阵 V是隐藏层到输出层的权重矩阵 W是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重矩阵 展开看图:
《4.7 循环神经网络 | Just Do "IT"!》
输入层到隐藏层权重矩阵：\(U\)向量表示输入层到隐藏层的权重矩阵。 隐藏层到输出层的权重矩阵：\(V\)向量表示隐藏层到输出层的权重矩阵。 上次输出权重矩阵：隐藏层的值\(At\)不仅
《互联网论文-23746》
的计算可以表示为： (2.10) 其中，是时间步t的输入向量，ℎ和ℎℎ是输入和隐藏状态之间的权重矩阵，是偏差向量，f是激活函数，通常为tanh或ReLU。隐藏状态ℎ包含了当前时间步的信息，并且集成了之前时间步的信息。 在RNN的训练中，运用了反向传播算法与梯度下降法的结合来优化网络参数，旨在最小化损失函数
《大学生毕业论文-44889》
每个时间步代表模型的一次工作周期，每次工作都有一个输入xt，并与前一时间步保留的隐藏层信息kt结合。隐藏层kt不仅包含了当前输入xt的信息，还融合了之前所有时间步的信息，因此它具有”记忆”功能，能够捕捉文本序列中的依赖关系。这种信息通过权重矩阵W、U、V在RN
《互联网论文-17128》
被更新；遗忘门则扮演着决定哪些历史信息应被保留、哪些应被遗忘的角色；而输出门则负责计算隐藏状态，这一状态不仅包含了当前时刻的输入信息，还融合了之前时刻的信息。当LSTM应用于文本特征序列处理时，每个时间步长t都对应着文本序列中的一个字向量xt。LSTM
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是隐藏层到输出层的权重矩阵，是输出层的偏置向量。 在训练 RNN 时，通常使用反向传播通过时间（Backpropagation Through Time，BPTT）算法来计算损失函数相对于权重的梯度，进而更新权重。BPTT 算法通过将 RNN 在时间维度上展开，将其视为一
《基于文本描述的跨模态行人重识别研究》
作者：冉启悦 / 年份：2025
式为： 2. 相关理论基础 = ( ℎ +) (2.3) 其中， 是隐藏层到输出层的权重矩阵，是输出层的偏置向量， (∙)表示激活函数。 RNN的训练过程采用反向传播算法，具体而言是通过时间反向传播（Backpropagation Through Time，BPTT）来更新模型参数。在 BPTT中，损失函数ℒ通常定义为所有时 间步损失ℒ 的累加： ℒ
《迁移学习与自监督方法相结合的蒙古语语音质量评估研究》
作者：尹鹏恺 / 年份：2024
间步的输出。这种循环连接的设计使得 RNN能够处理变长序列数据，且能够在序列中建立起长期的依赖关系。在训练 RNN 时，通常使用反向传播算法 （Backpropagation Through Time ，BPTT） [32]来计算梯度并更新网络参数。BPTT将误差从当前时间步回传到之前的时间步，通过时间的展开使得 RNN可以像传统
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逐步计算每个时间步的梯度，并更新权重。 表2.1 权重示意图 尽管 RNN 在处理序列数据方面具有独特的优势，能够捕捉短期依赖关系，但在处理长序列数据时，却面临着严重的梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）问题。当使用 tanh 或 sigmoid 等激活函数时，在反向传播过程中
《基于阅读理解和图像描述生成的船舶领域问答系统研究》
作者：钟家国 / 年份：2023
力。RNN 可以处理可变长度的输入序列和输出序列，这使得它非常适合处理自然语言文本等可变长度的数据。尽管RNN 在处理序列数据方面具有一定优势，但它也存在一些缺点，如梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）问题。这些问题使得 RNN 在处理长序列时难以捕捉长距离依赖关系。为了解决这些问题，研究人员提出
《检索增强生成式模型的研究与实践——以上海图书馆《全国报刊索引》智能检索系统为例》
作者：阮伊佳;刘沛中;高智晨 / 来源：《信息与管理研究》 / 年份：2025
算法进行连接，避免了循环神经网络（Recu- rrent Neural Networks, RNN）在处理长序列时出现的梯度消失（Gradient Vanishing Problem）和梯度爆炸（Gradient Exploding Problem）问题，使其更擅于捕捉长距离的依赖关系，能够深入理解文本的上下文信息。架构中的自注意力层（Self-a
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nt）问题。当使用 tanh 或 sigmoid 等激活函数时，在反向传播过程中，由于梯度是通过多个时间步的权重矩阵和激活函数的导数连乘得到的。随着时间步的增加，这些连乘项会导致梯度值迅速减小（梯度消失）或急剧增大（梯度爆炸）。当梯度消失时，早期
《通俗易懂的RNN与梯度问题（梯度爆炸/梯度消失） - CSDN博客》
在反向传播过程中需要连乘多个激活函数的导数，当激活函数的导数很小时，梯度值也会趋近于零。 虽然梯度爆炸和梯
《基于改进LSTM的船舶航迹预测模型》
作者：胡宇 / 年份：2024
—梯度必须通过多个相乘的阶段。如果这些相乘的数值小于 1（比如使用常见的 tanh或 sigmoid激活函数时），那么乘积会随着时间步的增加而迅速减小，最终导致梯度趋近于零。这就是所谓的梯度消失，结果是网络中靠近输入层的权重更新非常缓慢，几乎没有变化，使得
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数连乘得到的。随着时间步的增加，这些连乘项会导致梯度值迅速减小（梯度消失）或急剧增大（梯度爆炸）。当梯度消失时，早期时间步的信息在反向传播过程中几乎丢失，模型难以学习到长序列中的长期依赖关系，导致模型只能捕捉
《互联网论文-25602》
能够编码动态时间行为而成为一种强大的工具。然而，RNN在处理长期依赖关系时经常遇到挑战，这主要是由于梯度消失或梯度爆炸的问题。梯度消失问题通常发生在RNN反向传播过程中，当序列长度较长时，误差信号在通过多个时间步长传播时会逐渐减小，导致对早期时间步长的参数更新
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导致模型只能捕捉到短期依赖；而梯度爆炸则会使训练过程变得不稳定，参数更新幅度过大，可能导致模型无法收敛，甚至使模型崩溃。这些问题限制了 RNN 在处理长序列数据时的性能，为了解决这些问题，长短期记忆网络（LSTM）应运而生。 2.2　LSTM 长短期记忆网络核心原理 2.2.
《大学生毕业论文-230421》
到序列中的长期依赖关系。梯度爆炸问题则是另一个极端情况，其中误差信号在反向传播过程中会逐渐增大，导致参数更新的幅度过大，可能使训练变得不稳定甚至发散。这些问题限制了RNN在捕捉长序列中远距离依赖关系的能力，从而影响了其预测性能。通过引入LSTM的门控机制，LSTNet成功克
《自然语言处理（十）：LSTM模型-百度开发者中心》
这些问题限制了RNN在处理长序列数据时的性能。 为了解决这些问题，LSTM（长短期记忆）模型被引入。 LSTM模型的核心思想是引入三个门控单元：输入门、遗忘
《循环神经网络（RNN）：如何处理自然语言？_序列_时间_梯度》
问题，这限制了其在处理长序列时的性能，而优化后的长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）可以有效的解决这些问题。 一、基本原理. 在处理序列数据时，我们通
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TM 长短期记忆网络核心原理 2.2.1　LSTM 的结构组成 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络，由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出，专门为解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题而设计。LSTM 通过引入门控机制和记忆单元，能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域取得了显著的成果。 LSTM 的基本单元结构相较于传统 RNN 更为复杂，主要由记忆单元（Cell State）和三个门控机制组成，这三个门控机制分别是遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate）。这些组件相互协作，共同决定了信息如何流入、保留或流出记忆单元，实现对长期信息的有效记忆和短期信息
《基于工业时序数据的神经网络模型评价与质量预测》
作者：刘来泽 / 年份：2024
些问题正在逐步得到解决，使得 RNN 在未来的应用前景更加广阔。 2.1.2 长短期记忆神经网络 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构，由 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年首次提出 [47] 。通 LSTM 的设计旨在解决传统 RNN 在处理长期依赖问题时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。通过引入细胞状态（cell state）和一系列门控结构，LSTM 能够有效地学习并保留长期序列中的信息， 从而显著提高了对时间序列数据的分析和预测能力。 LSTM 的网
《基于GNSS轨迹数据深度挖掘的农机作业行为识别研究》
作者：赵喜缘 / 年份：2025
期记忆网络 LSTM是 RNN结构的著名变体之一，由 Hochreiter和 Schmidhuber于 1997 年提出 [60] 。LSTM通过引入记忆单元和门控机制，解决了传统 RNN在处理长序 列数据时的梯度消失问题，能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系 [61] 。LSTM在 自然语言处理、时间序列分析和语音识别等领域取得了显著成果，成为处理序列 数据的重要工具。 LSTM的单元结构图如图 2.2所示。 齐鲁工业大学硕士学位论文（专业学位） 图 2.2 LSTM结构图 在时
《基于深度学习的MOSFET寿命预测方法研究》
作者：孟宪灼 / 年份：2025
专门设计用于解决传统 RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。它通过引入“门控机制”来选择性地保留或遗忘信息，从而更有效地捕捉序列中的长期依赖关系，在自然语言处理、时间序列预测、语音识别、设备寿命预测等领域得到了广泛应用。LSTM 的基本结构包含三个主要的门控单元：遗忘门、输入门和输出门。遗忘门决定当前时刻需要“遗忘”多少先前单元状态的信息；输入门控制当
《面向大尺寸电容屏的多通道触控系统设计》
作者：张翰青 / 年份：2024
的成果 [59-64] ，本文也将采用LSTM模型对坐标序列进行预测。 4.2.1 LSTM模型结构 LSTM的结构相比于普通的RNN更为复杂，主要包括细胞状态(Cell State )和四个门控单元：遗忘门(Forget Gate )、输入门(Input Gate )、更新门(Upda
《基于开集识别与域适应的电子鼻漂移补偿算法用于气体信息预测》
作者：姚尤斌 / 年份：2024
爆炸问题。通过引入特殊的记忆单元和门控机制，LSTM能够更有效地处理长序列依赖关系。LSTM的核心是记忆单元，由一个细胞状态(Cell State)和三个门组成，包括遗忘门(Forget Gate)、输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)，如图 1.6所示。细胞状态负责传递长期记忆，而门控制着信息的流动。遗忘门决定了哪些信息应
《大学生毕业论文-438701》
要长期记忆的任务来说，其效果十分明显。LSTM模型是由时刻的输入词，细胞状态，临时细胞状态，隐藏状态和门控单元组成，其中三个重要的门控模块分别是遗忘门（Forget Gate），输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate）组成。总的来说，LSTM的计算过程可以归结为利用门控机制控对信息在“细胞”内的流通进行调控
《LSTM中的遗忘门、输入门和输出门：控制信息流动的关键组件》
三个关键的门控结构：遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）和输出门（Output Gate），它们共同控制着信息在LSTM单元中的流动。 本文将详细探讨这三个门的作用 …
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单元，实现对长期信息的有效记忆和短期信息的灵活处理。 记忆单元（Cell State）是 LSTM 的核心组件，它就像一条贯穿整个时间步的 “信息传送带”，负责在时间维度上传递核心记忆。记忆单元在每个时间步都会被更新，并将信息传递
《多因素影响下客流量预测系统的研究与实现》
作者：姜玮 / 年份：2025
2-1 所示。 图 2-1 LSTM结构图 多因素影响下客流量预测系统的研究与实现 （1）细胞状态（Cell State） LSTM的核心是细胞状态（Cell State），它是一条贯穿整个时间序列的信息传送带，能在各时间步保持相对稳定的信息传递，便于网络记忆长距离信息。在每个时间步，细胞状态会根据输入门、遗忘门
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助于缓解梯度消失问题，使得信息能够在长序列中稳定传播。[4-6] 遗忘门（Forget Gate）的主要作用是决定从记忆单元中丢弃哪些旧信息。它通过 Sigmoid 函数计算得到一个介于 0 到 1 之间的值
《大学生毕业论文-15575》
态有权重。将矩阵乘积与偏置之和输入sigmoid函数，得到输出门输出。 将与对应元素积得到 输出: 2.遗忘门（Forget Gate） 遗忘门的作用是决定从单元状态中丢弃什么信息。通过一个Sigmoid函数接收上一个隐藏状态与当前的输入。Sigmoid函数输出一个介于0和1之间的数值，其中0表示完
《【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆》
遗忘门（Forget Gate）： 遗忘门决定从记忆单元中遗忘哪些信息。它通过Sigmoid函数对当前输入xtxt和上一时刻的隐藏状态ht−1ht−1进行计算，输出一个介于0到1之间的向量
《基于有向图卷积网络的空气质量时空预测模型研究》
作者：周强 / 年份：2024
LSTM单元中各个模块的计算公式如下所示。 （1）遗忘门。遗忘门用于控制对过去记忆的保留程度，该部分决定了记忆单元中的哪些信息应该被丢弃。通过一个 Sigmoid函数来输出一个介于 0到 1之间的值，其中 0表示完全忘记过去的记忆，1则表示全部保留，如公式(2-28)所示。   1 t
《一种基于深度学习的智能化节能控制方法》
作者：李东;孙金余;应俊;谢林;刘诗园;陆诗琦;徐嘉志;王烜;忻峻杰 / 年份：2025
[0029] 以下部分是对LSTM神经网络模型的结构和算法设计逻辑进行的简要说明： 遗忘门：决定从单元状态中丢弃哪些信息。它通过一个sigmoid函数生成一个0到1 之间的值，表示每个状态值的保留程度。值越接近1表示该信息越重要，应该被保留；越接近 0则表示该信息可
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输出值越接近 0，表示遗忘该部分信息的程度越高；越接近 1，则表示保留该部分信息的程度越高。遗忘门的
《基于循环神经网络射频器件逆向建模方法研究》
作者：孙雯雯 / 年份：2023
输入门控制输入信息的传递，以便有选择的保存在细胞状态中。输入门在对信息保留 的程度上与遗忘门相似，其输出值越趋于 0代表保留信息程度越低，越趋于 1代表保留信 息程度越高。 输入门的信息传递过程为：首先将当前时刻输入信息 t x 与上一时刻隐藏层输出 1 t h − 共 同
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遗忘门的输出，是 Sigmoid 激活函数，是遗忘门的权重矩阵，表示将上一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入进行拼接，是遗忘门的偏置向量。 输入门（Input Gate）控制当前输入信息对记忆单元的更新。它由两部分组成，一部分是
《参加美赛，LSTM懂到这个程度就可以了？ - 知乎》
遗忘门的输出，σ为Sigmoid函数，Wf为遗忘门的权重矩阵，[ht−1,xt]为前一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入组成的向量，bf为偏置项。 2.输入门 ：输入门负责决定当前时刻
《基于LSTM-GRU网络模型的上证指数收盘价精准预测研究》
是遗忘门的权重矩阵，h_{t-1}是上一时刻的隐藏状态，x_t是当前时刻的输入，b_f是偏置向量，\sigma是sigmoid激活函数，其输出值在0到1之间。 当f_t接近1时，表示
《深度探索：机器学习中的情感分析RNN原理及其应用-CSDN博客》
忘门输出，σ为sigmoid激活函数， 和 分别为权重矩阵和偏置项，[h_{t-1}, x_t]为前一时刻隐状态和当前输入的拼接向量。 输入门（Input Gate）：决定当前输入哪些信息应被存储到记忆单元。包括两部分： 更新候选值计算： 输入门输出： 更新候选值 ：
《深度探索：机器学习中的情感分析RNN原理及其应用-CSDN博客》
门输出，σ为sigmoid激活函数， 和 分别为权重矩阵和偏置项，[h_{t-1}, x_t]为前一时刻隐状态和当前输入的拼接向量。 输入门（Input Gate）：决定当前输入哪些信息应被存储到记忆单元。包括两部分： 更新候选值计算： 输入门输出： 更新候选值 ：
《xlstm原理 - 百度文库》
输入门（Input Gate）：负责决定将哪些新信息添加到细胞状态中。 它由两部分组成：一部分是通过 sigmoid 层决定哪些值需要更新，称为输入门控i_t另一部分是通过 tanh 层生
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中，是输入门的输出，是候选记忆单元，和分别是输入门和生成候选记忆单元的权重矩阵，和是对应的偏置向量。 输出门（Output Gate）基于记忆单元的状态决定当前时间步的输出
《基于图卷积网络和语言特征融合的方面级情感分析研究》
作者：姜宝兴 / 年份：2024
层，创建一个新的候选值向量 ，可以被加入到状态中。 (2-5) (2-6)公式(2-5)和(2-6)中，是输入门的 Sigmoid层输出，是新的候选值向量，和分别是输入门和候选值向量的权重矩阵，和分别是对应的偏置项。 输出门决定单元状态中哪些信息将用于输出。计算下一步隐藏状态 的值，隐藏状态包含关于当前单元的输出的
《互联网论文-35526》
) 其中，是时间步的更新门输出，其每个元素在0到1之间，是时间步的输入向量，是时间步的隐藏状态向量，和分别是输入向量和隐藏状态向量的权重矩阵，是更新门的偏置向量，用于更新门的计算，是sigmoid激活函数。如果接近1，那么大部分的旧信息会被保留；如果接
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经过 tanh 函数处理后的记忆单元进行缩放，得到当前时刻的隐藏状态
《神经网络算法：一文搞懂LSTM（长短期记忆网络） - CSDN博客》
经过tanh函数处理的记忆单元状态相乘，得到的结果即为当前时间步的隐藏状态。 输出门（sigmoid激活函数 + tanh激活函数） 三、LSTM的应用
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（7） 式中，是输出门的输出，是当前时刻的隐藏状态，是输出门的权重矩阵，是输出门的偏置向量。 通过遗忘门、输入门和输出门的协同作用，LSTM 能够根据输入的动态调整信息流动，有选择性地
《大学生毕业论文-90479》
以及当前时刻细胞状态，其公式如式(3.42)、(3.43)所示。 (3.42) (3.43) 式(3.42)、(3.43)中，代表输出门输出，代表当前时刻隐藏层状态，是输出门权重矩阵，代表偏差。 长短时记忆网络反向传递损失函数值一方面将函数值传递至当前时刻之前的所有时间内，
《互联网论文-65048》
保留前一时刻单元状态信息的遗忘程度，丢弃不需要的部分。其遗忘门的输出如(4-2)所示 (4-2) 其中，是输入的权重矩阵，是前一时刻隐藏状态的权重矩阵，是偏置向量，是sigmoid函数。是介于[0,1]的值，当接近于1时，则保留前一时刻的单元状态中的大部
《LSTM计算公式中，W和b分别表示什么 - CSDN文库》
输出门的输出，ht表示当前时间步的隐藏状态，W_o和U_o是权重矩阵，b_o是偏置向量。 通过上述公式，LSTM可以根据输入门、遗忘门和输出门的输出来控制信息的流动，从而在处理长期依赖关
《基于深度学习的锂电池剩余寿命预测研究》
作者：吴凌涛 / 年份：2025
? ) (3-2)其中， 为遗忘门的输出，ℎ −1为前一时刻的输出， 为当前时刻的输出， 为遗忘门的权重矩阵， 为遗忘门的偏置向量。 （2）输入门。输入门负责调控当前时刻新信息对细胞状态的更新程度，它由两个广西大学硕士专业学位论文
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忘门、输入门和输出门的协同作用，LSTM 能够根据输入的动态调整信息流动，有选择性地记忆、遗忘和更新信息，从而更有效地捕捉序列中的长期依赖关系。与传统 RNN 相比，LSTM 通过门控机制和记忆单元的设计，极大地增强了对长序列数据的处理能力，为解决各种序列相关的任务提
《大学生毕业论文-185151》
处理长期依赖关系，避免梯度消失或爆炸的问题。它的记忆单元可以存储和检索过去的信息，而门控机制可以控制信息的流动，选择性地记忆或遗忘关键信息。这使得LSTM能够更好地捕捉手势序列中的动态特征和时序模式，提取关键的上下文信息。 在手势识别中，LSTM模型可以接收手势序列作为输
《互联网论文-186854》
信息，输入门管理新信息的加入，而输出门则控制信息的最终输出。这种结构使得LSTM能够在序列的不同阶段有选择性地记忆或遗忘，有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，同时避免了传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。 LSTM的门控设计不仅增强了网络处理长序列的能力，也提高了其在自然
《中文文本错误自动纠正关键技术与实现》
作者：何蔚阳 / 年份：2024
单元结构的详细展示如图2-3所示: 图 2-3LSTM网络的循环单元结构 LSTM的门控机制允许网络有选择性地记忆或遗忘信息，使得模型能够更好地处理序列中的长期依赖关系。这对于处理语言、时间序列等具有长期上下文的任务非常重要。在自然语言处理、语音识别等领域，
《【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法》
选择性地记忆或遗忘历史信息，从而有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。 LSTM单元通过其内部状态和门控机制来管理信息的流动。输入门控制新信息的输入；遗忘门
《直观比较四种NLP模型：神经网络、RNN、CNN与LSTM》
更好地捕捉序列中的长期依赖关系。 优点：LSTM通过门控机制和记忆单元，可以有效地解决梯度消失或梯度爆炸的问题，使得网络能够处理长序列数据。 此外，LSTM还具有
《大学生毕业论文-167319》
GRU神经网络的结构 门控循环单元（GRU）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构，其设计主要目的是更有效地捕捉时间序列数据中的依赖性，尤其是长期依赖关系[13]。与传统的RNN相比，GRU通过引入门控机制来优化网络结构，这种机制显著降低了梯度消失的问题，提高了模型对时间序列数据处理的稳定性和准确
《基于多维数据的比特币趋势转折的研究》
作者：王园 / 年份：2025
LSTM），作为循环神经网络（RNN）的一种特殊变体， 在处理序列数据时展现出了卓越的能力，尤其是在捕捉长期依赖关系方面。与传 统的 RNN相比，LSTM的核心优势在于其记忆单元的设计，使其能够选择性地 记住或遗忘过去的信息，从而避免了传统 RNN中梯度消失或梯度爆炸的问题，
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工作流程 LSTM 的门控机制是其能够有效处理长序列数据的关键，遗忘门、输入门和输出门按照特定的顺序协同工作，实现对记忆单元的精确控制和信息的高效流动。[7,9] 在每个时间步 t，首先激活的是遗
《基于分步定义式思维链的数学应用题自动求解方法研究》
作者：许永喆 / 年份：2024
一过程确保了网络能够根据当前和过去的信息做出更加准确的预测。 在长短时记忆网络（LSTM）的结构中，遗忘门、输入门和输出门三者协同工作， 共同实现对信息流动的精确调控。遗忘门筛选并决定哪些过时信息应被遗忘，输入门则 负责引导新信息的加入。两者的协同工作决定了
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息的高效流动。[7,9] 在每个时间步 t，首先激活的是遗忘门。遗忘门根据当前输入和上一时刻的隐藏状态，通过公式计算出遗忘系数
《LSTM（Long Short-Term Memory）-CSDN博客》
状态经过tanh激活后的值进行筛选。 更新过程. 在每个时间步t，LSTM按照以下步骤更新其状态： 遗忘门 ：根据当前输入 Xt 和前一时刻隐藏状态 ht-1 计算遗忘门分数 ft 。 输入门
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例如，在处理文本序列时，如果当前单词与之前的某个主题无关，遗忘门可能会降低
《长短期记忆（LSTM）网络模型 - 归去_来兮 - 博客园》
例如，在处理一段文字序列时，如果之前的内容与当前句子的主题关联不大，遗忘门就会降低这些信息的保留程度。 4. 输出门根据当前记忆细胞状态和隐藏状态，决定最终
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通过这种方式，记忆单元既保留了重要的历史信息，又融入了新的相关信息
《基于LSTM的果园精准灌溉预测与智能控制算法研究与实践》
通过这种方式，细胞状态能够在保留 重要历史信息的同时，融入新的相关信息，为后续的预测和决策提供全面准确的数据支持 其中，o_t是输出门在时间步t的输出，W_o是
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N 对比的示意图 首先，LSTM 通过独特的门控机制有效缓解了梯度消失和梯度爆炸问题。在传统 RNN 中，由于梯度在反向传播过程中经过多个时间步的连乘，容易导致梯度消失或爆炸，使得模型难以学习长序列中的依赖关系。而 LSTM 的记忆单元采用相对线性的更新方式，通过门控机制控制信息的流入和流出，避免了梯度在传播过程中的过度衰减或增长，使得模型能够稳定地学习
《大学生毕业论文-46489》
入门、遗忘门和输出门，能够控制信息的输入、遗忘和输出，从而更好地管理和利用序列信息。 然后在处理防止梯度消失和爆炸问题时，RNN在反向传播时，由于梯度的连续相乘，容易出现梯度消失或爆炸的情况。LSTM通过门控机制和恒等连接（identityconnections），可以更好地
《基于工业时序数据的神经网络模型评价与质量预测》
作者：刘来泽 / 年份：2024
NN 的训练过程更加耗时，并且需要更高 效的计算资源。 （2）梯度问题 RNN 在训练过程中常常面临梯度消失和梯度爆炸的问题。 这是由于 RNN 在 时间维度上的递归性质，导致在反向传播过程中，梯度在多个时间步之间连乘， 可能会迅速减小（梯度消失）或增大（梯度爆炸）。梯度消失问题使得模型难以 学习到长距离的依赖关系，而梯度爆炸则可能导致模型
《基于数据驱动的电主轴振动预测研究》
作者：王旭 / 年份：2024
，实现神经网络有选择地存储和遗忘信息，从而更好地处理长期依赖关系。 4.2.2 长短期记忆神经网络 传统的 RNN 在处理长序列时，由于梯度在反向传播过程中的连乘效应，容易导致梯度逐渐消失，使得模型难以学习到序列中的长期依赖关系。而 LSTM(Long Short Term Memory，LSTM)通过引入记忆单元和门控机制，通过独
《基于数据驱动的电主轴振动预测研究》
作者：王旭 / 年份：2024
，实现神经网络有选择地存储和遗忘信息，从而更好地处理长期依赖关系。 4.2.2 长短期记忆神经网络 传统的 RNN 在处理长序列时，由于梯度在反向传播过程中的连乘效应，容易导致梯度逐渐消失，使得模型难以学习到序列中的长期依赖关系。而 LSTM(Long Short Ter
《大学生毕业论文-89551》
靠。 （3）防止梯度消失 在传统的循环神经网络（RNN）中，梯度消失和梯度爆炸问题经常发生，这是因为梯度在反向传播过程中需要通过多个时间步长反复传递。梯度消失问题特别是指在训练过程中，梯度逐渐变得极小以至于几乎为零，导致网络权重更新缓慢或停滞，使得网
《LSTM 深度解析：从门控机制到实际应用 - 技术栈》
加时，RNN 很难捕捉到序列中相隔较远的信息之间的依赖关系，这种现象被称为 "记忆健忘症"。 同时，在反向传播过程中，梯度会随着时间步的推移而逐渐消失或爆炸，导致模型 …
《长短期记忆网络：解决序列数据中长距离依赖的问题_单元》
容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以学习到长距离依赖的关系。 而LSTM通过引入门控机制，可以更好地捕捉序列中的长期依赖关系。 输入门、遗忘门和输出门的引入使得LS
《大学生毕业论文-38985》
述一个图像通常需要考虑其整体内容和上下文信息。而LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够更有效地捕捉序列中的长期依赖关系。其内部的记忆单元可以在整个序列中传递信息，而门控机制则负责控制信息的流入和流出。这使得LSTM在处理长序列时更加稳定，并能够准确地捕捉到图像中的关键信息。 在RNN中，梯
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间序列预测等需要考虑历史信息的任务中具有明显优势。[10]31 其次，LSTM 具备灵活的记忆能力。遗忘门、输入门和输出门的协同工作，使得 LSTM 能够根据输入数据的变化，动态地决定保留或丢弃记忆单元中的信息。
《基于深度学习的多因子量化投资研究》
作者：刘林锋 / 年份：2024
要。这些记忆单元使得LSTM能够在较长的时间跨度内保持对关键信息的记忆，从而更好地捕捉长期依赖关系。其次，LSTM的门控机制包括遗忘门、输入门和输出门。这些门的协同工作使LSTM在处理信息时更加灵活和有效，尤其是在处理长序列和保留长期记忆的任务时。 LSTM的递归层结构
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式，适应多样化的任务需求。 最后，LSTM 具有很强的泛化能力。由于其强大的学习能力和对序列数据的有效处理能力，LSTM 不仅在音频分类任务中表现优异，还在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等多个领域得到了广泛应用。在自然语言处理中的机器翻译任务中，LSTM 可以学习源语言句子中的语义和语法信息，并将其准确地转换为目标语言；在语音识别中，LSTM 能够对语音信号的特征进行学习和分类，实现准确的语音转文字。大量的研究成果和实际应用案例都充分证明了 LSTM 在序列分类
《Ait-Sahalia利率模型的参数估计》
作者：肖靖婕 / 年份：2024
引入了门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门，以更好地控制信息的流动，并避免了梯度消失和梯度爆炸问题.由于其强大的建模能力和对长序列数据的有效处理能力，LSTM网络被广泛应用于语言建模、机器翻译、语音识别、时间序列预测等领域，在自然语言处理、音频处理、金融等领域取得了许多重要的成果. （2）激活函数 [54]激活函
《基于时空特征融合改进的土壤湿度预测研究》
作者：张梓寅 / 年份：2025
验结果显示，学习到的残差函数的输出值通常较小，这进一步验证了恒等映射作为初始参考的合理性。 残差网络不仅在图像分类任务中表现卓越，还在目标检测、语义分割等领域得到了广泛应用。此外，残差网络也为其他领域的深度学习任务提供了强大的建模能力，例如自然语言处理、语音识别与
《2024-05-06 问AI: 介绍一下深度学习中的LSTM网络-CSDN博客》
在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。 例如，在机器翻译任务中，LSTM网络可以捕捉源语言句子中的语法和语义信息，并将其转换为目标语言句子中的相应表达；在股票价格预测任务中，LSTM网络可以捕捉历史价格数据中的趋势和模式，并据
《大学生毕业论文-490811》
中如命名实体识别、词性标注等方面都取得了出色的性能，成为自然语言处理领域的重要技术之一。 CRF模型在自然语言处理、计算生物学、计算机视觉等领域得到了广泛应用。例如，在自然语言处理领域，CRF常用于词性标注、命名实体识别、句法分析等任务；在计算生物学领域，CRF常用于蛋白
《大学生毕业论文-490811》
已成为深度学习中广泛使用的重要模型之一。 由于其出色的性能和灵活的网络结构，LSTM模型被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、时间序列分析等领域。例如，在自然语言处理中，LSTM可用于语言建模、情感分析、命名实体识别等任务[14]；在机器翻译中，LSTM可用于
《基于深度学习的化合物-蛋白质相互作用预测的研究》
作者：贾晓田 / 年份：2025
乘，得到此刻的隐藏状态。这个隐藏状态能传递至下一个时间步作为输入项，或者用在当前时间步的输出事务。 自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域，LSTM有着大量的应用。在自然语言处理范畴，可以利用 LSTM构建语言模型，揣度下一个单词的概率分布样貌，经由山东建筑大学硕士学位
《长短期记忆（LSTM）网络模型 - 归去_来兮 - 博客园》
机器翻译中，LSTM 可以将源语言句子的语义信息编码成固定长度的向量，然后通过解码过程将其转换为目标语言句子；在语音识别中，LSTM 能够处理语音信号中的时间序
《基于百川大模型和LoRA微调的股票评论情感分析》
作者：曹思诗 / 年份：2024
出文本所表达的情感倾向，这一能力使其在进行市场分析和公关管理等需要情感分析的任务中发挥着关键作用。在机器翻译任务中，LSTM通过捕捉语言之间的语义和语法结构，实现了高效准确的语言转换，极大地推动了机器翻译技术的发展。同时，在语音识别领域，LSTM也能够充分考虑到音频信号中的
《循环神经网络：揭秘长期记忆的魔法之源 - CSDN博客》
在语音识别中，RNN能够捕捉到语音信号中的时序特征，从而实现准确的语音转文字功能。 在时间序列预测中，RNN能够利用历史数据预测未来的趋势或事件，为决策制定提
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段。 2.3　音频分类的关键技术 2.3.1　音频信号预处理 音频信号预处理是音频分类任务中的重要环节，其目的是对原始音频数据进行一系列的处理操作，以提高音频信号的质量，使其更适合后续的特征提取和模型训练。由于实际采集到的音频数据往往受到各种噪声的干扰，且不同音频文件可能具有不同的采样率、声道
《基于稀疏编码的语音增强技术研究》
作者：王金玉 / 年份：2024
并且能够帮助我们更好地理解音频信号的特性和含义。 宁夏大学硕士学位论文 第二章 语音识别理论 ．．语音信号预处理声音信号预处理【：主要目的是对原始信号进行一系列操作，为之后信号的处理和分析提供便利。下面是声音信号预处理的几个主要步骤： 图—语音处理流程
《基于深度学习的声纹识别研究》
作者：汪玉坤 / 年份：2023
模型的准确性和稳定性，需要进行语音预处理。该过程主要包括预加重、分帧加窗和端点检测等步骤。这些步骤的目的是对原始语音数据进行处理，减少噪声、失真等问题，提高语音信号的质量，从而为后续的特征提取和特征匹配打下基础。预加重是通过对语音信号进行数字滤波来补偿频谱倒置引起的失真问题；分帧加窗是
《基于声音识别技术的医院网络安全监测系统设计》
作者：姚云 / 来源：《中国宽带》 / 年份：2024
路由器等）的运行声音进行实时采集，并将采集到的声音信号转换为数字音频格式传输给预处理模块。预处理模块对音频数据进行降噪、滤波等处理，提高声音信号的质量。特征提取与模型训练模块从预处理后的音频数据中提取关键的声音特征，并利用这些特征训练分类模型，用于识别正常和异常的网络设备运行声音模式。
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传输过程中容易受到环境噪声、设备噪声等的干扰，这些噪声会影响音频信号的特征提取和分类准确性。常见的降噪方法包括基于傅里叶变换的频域滤波法和基于小波变换的小波降噪法。频域滤波法通过分析音频信号在频域的特性，将噪声所在的
《音频数据处理基本知识学习——降噪滤波基础知识 - CSDN博客》
通滤波、高通滤波、带通滤波等。 降噪是一种信号处理方法，它可以通过消除或减弱信号中的噪声成分，来提高信号的质量和可靠性。 常见的降噪方法包括基于阈值的方法、基于小波变换的方法、基于自适应滤波的方法等。 在实际应用中，滤波和降噪通常是相互关联的。 例如，如果信号中
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域滤波法通过分析音频信号在频域的特性，将噪声所在的频率成分滤除；小波降噪法则利用小波变换的多分辨率分析特性，将音频信号分解为不同频率的子信号，然后对噪声子信号进行处理，再重构音频信号。以基于傅里叶变换的频域滤波法为例，首先对音频信
《一种基于改进小波算法的轴承信号降噪方法与流程》
小波去噪算法,利用小波的多分辨分析特性,将信号分解为不同的频率成分,然
《wdenoise函数_百度文库》
降噪方法，它利用小波变换将信号分解成不同频率的子带，然后对每个子带进行阈值处理，去除其中的噪声成分，最后再将处理后的子带
《大学生毕业论文-235041》
的消除;而均值滤波对噪声进行了均值运算，等效于对噪声进行了平滑，因此针对高斯白噪声有更好的效果。由于小波的多分辨率特性，信号经过小波分解后得到不同频带的子信号，这样就可以提取有用信号所在的频带，进行小波重构，消除噪声的干扰。而小波去噪方法又包含多种细
《大学生毕业论文-20099》
、语音识别和语音合成。 小波变换在语音增强中的应用有以下几个主要方面： 噪声消除：通过小波变换，可以将语音信号分解为不同频率的子带，然后对每个子带进行独立处理。噪声通常集中在较高频率的子带中，因此可以选择性地减小这些子带的幅度，从而减少噪声的影响。
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进行处理，再重构音频信号。以基于傅里叶变换的频域滤波法为例，首先对音频信号进行短时傅里叶变换，将其转换到频域，然后根据噪声的频率范围设计滤波器，将噪声频率成分的幅度置零或减小，最后通过逆短时
《互联网论文-104084》
图4-4预加重前后信号频谱图 4.3 语音信号去噪和增强 4.3.1 谱减法信号增强 谱减法是对原始音频信号进行傅里叶变换，将其转换到频域，然后估计噪声的频谱，并从原始频谱中减去估计的噪声频谱。这样，频谱中剩下的部分就是去噪后的语音频谱。最后，将去
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后根据噪声的频率范围设计滤波器，将噪声频率成分的幅度置零或减小，最后通过逆短时傅里叶变换将处理后的频域信号转换回时域，得到降噪后的音频信号。 单声道转换是为了简化音频数据的处理。许多音频文件可能是立体声
《一种多功能音频智能优化会议系统》
作者：向青松;刘弟兵;黄梓杰 / 年份：2024
噪声频谱和语音频谱的PSD， 然后通过噪声PSD的估计值从语音PSD中减去，得到增强后的语音PSD，最后通过逆短时傅里 叶变换将频域信号转换回时域， 得到噪声抑制后的音频信号；具体计算公式如下： 短时傅里叶变换： ； 其中， 是第m帧、 第k个频率分量的短时傅里叶变
《一种飞机模拟器声音降噪方法、系统、设备及介质》
作者：王黎静;李润豪;王小龙;赵彦锃;徐海鑫;蔡天旸;邹雨楠;章骏 / 年份：2024
跳跃长度，基于信噪比、 语音失真度、 声道畸变评估指标，对处理后的频谱帧进行优化，实现高效降噪处理；逆短时傅里叶变换模块，用于对所述处理后的频谱帧进行逆短时傅里叶变换，得到降噪后的音频。2.根据权利要求1所述的飞机模拟器声音降噪系统，其特征在于，分类模块具体包括：分类单元，用
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的数据基础。[11] 2.3.2　MFCC 特征提取原理与实现 梅尔频率倒谱系数（Mel - Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）是一种广泛应用于音频处理领域，尤其是语音识别和音频分类任务中的特征提取方法。其核心原理基于人耳的听觉特性，能够有效地将时域音频信号转换为具
《大学生毕业论文-6043》
语言处理中，CNN可以用于文本分类、情感分析等任务。在语音识别中，CNN可以将音频数据转换为频谱图或梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC），再输入CNN网络进行处理，实现语音识别任务。 总之，卷积神经网络作为一种深度学习算法，具有强大的特征提取和拟合能力，适用于各种图像
《大学生毕业论文-417》
运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 图2-3 3MFCC提取流程图 MFCC特征 MFCC是Mel Frequency Cepstral Coefficients的缩写，是一种广泛应用于语音及音频信号处理的特征提取方法。它可以提取音频信号中的语音信息，从而用于音频分类、语音识别等任务。 MFCC将音频信号的频
《MFCC序列特征提取：从概念到实践 - 百度智能云》
MFCC特征提取是音频处理领域中常用的技术，尤其在语音识别和音频分类任务中。它能够有效地提取出音频信号中的关键特征，为后续的分类或识别提供有力的支持。下面我们将从概念
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任务中的特征提取方法。其核心原理基于人耳的听觉特性，能够有效地将时域音频信号转换为具有代表性的特征向量，突出音频信号的关键特征，同时降低数据维度，提高后续模型处理效率。 MFCC 的提取过程
《基于深度学习的多模态情感识别研究》
作者：钟浩阳 / 年份：2025
Extraction Methods 2.1.3语音情感特征提取 语音特征提取的核心任务是将连续的时域语音信号转换为具有代表性的特征向量序以捕捉语音信号中的关键声学特征，包括音高、频率、韵律和节奏等信息以实现音高轮廓、 韵律模式等关键声学属性的数学建模。 现有
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突出音频信号的关键特征，同时降低数据维度，提高后续模型处理效率。 MFCC 的提取过程主要包括以下几个关键步骤：首先是预加重，由于语音信号的能量主要集中在低频部分，高频部分相对较弱，为了增强高频信息，提升
《大学生毕业论文-914751》
运算和离散余弦变换(Discrete Cosine Transform-DCT)，得到MFCC系数。 MFCC的特征提取过程主要包括以下几个步骤： 1.预加重：对原始音频信号进行高通滤波，以去除低频部分的噪声。 2.Mel滤波器组：Mel滤波器组是语音处理中用于特征
《互联网论文-168914》
其中，x[n]是输入信号的离散时n=间0表示，Y[k]是DCT系数，N是滤波器组的大(2小.4。)MFCC特征提取过程可以总结为以下几个步骤： 1.预加重处理 语音信号的高频部分能量通常较低，导致高频信息丢失。预加重处理通过对语音信号进行线性滤波，补偿高频部分的
《融合注意力机制的人机交互儿童情感识别技术研究》
作者：朱芳慧 / 来源：《自动化与仪器仪表》 / 年份：2024
特征提取操作得到的,具体的提取过程如图 2所示。 图 2 梅尔频谱倒谱系数提取流程 由图 2可知,MFCC的计算过程一般包括以下六个步骤。 首先是预加重,对原始语音信号进行预加重,以增强高频部分的能量 [7]。 预加重通常通过滤波器来实现,常用的滤波器是一阶高
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其中是原始输入信号，是输出信号，为预加重系数，一般取值在 0.95 到 0.99 之间，常见设置为 0.97。 接下来是分帧加窗。音频信号是一种非平稳的时变信号，但在短时间内（通常为 10 - 30ms）可以近似看作平稳过程。基于这一特性，采用分帧技术将长音频信号切分为多
《互联网论文-40270》
其中，是原始语音信号，是预加重器系数，通常取值在 0.9 到 1.0 之间。预加重器系数的大小决定了滤波器对高频分量的增强程度，一般使用 0.97 的预加重器系数较为
《基于深度学习的语音情感识别系统设计与研究》
作者：曹闻星 / 年份：2024
学硕士学位论文示： () () ( 1) y n xn xn α =−⋅ − （2.1） 其中，α 为预加重系数，取值范为通常在(0.9,1)区间，常见取值为 0.97。 （2）分帧与加窗 语音信号是短时平稳一维信号，即在短时间（通常指 10~30ms）内具备特征平稳特性， 但在整个时域上是时变和非平稳的，直接在整段完整语音上进行特征提取会随
《基于深度学习的端到端藏语语音识别研究》
作者：王超 / 年份：2023
音信号实际上是一个时变信号，只有在很短的时间内（通常为 10ms-30ms）可以被认为是稳定不变的。语音信号的处理是一个平滑的信号输入，所以要对原始语音信号进行分帧，分帧就
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通常存在重叠，常用帧移（Frame Shift）来控制重叠程度。为了减少分帧带来的频谱泄漏问题，对每一帧信号进行加窗处理，常用的窗函数有汉明窗（Hamming Window
《端到端管制语音识别技术研究》
作者：常瀚文 / 年份：2025
间（以秒为单位）。 s shift M fT = × (4.5) 分帧后的信号在时域上仍然是离散的，为了减少频谱泄漏，通常会对每帧信号加 窗。常用的窗函数有汉明窗（Hamming Window）和汉宁窗（Hanning Window）。汉明 窗的表达式如公式(4.6)，其中，n是帧内
《语音特征提取》
带较窄,边界处存在多. 个旁瓣,发生严重的频谱泄露。 (a )矩形窗时域波形(b)矩形窗频谱函数. 为减少频谱泄露,通常对每帧的信号进行其它形式的加窗处理。 常用的窗函数有:汉明(Hamming )窗、
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进行快速傅里叶变换（FFT），对加窗后的每一帧信号进行 FFT，将时域信号转换为频域信号，得到每一帧的频谱。接着是梅尔尺度滤波器组处理，人耳对频率的感知并非线性的，梅尔频率尺度更符合人耳的听觉特性。因此，将频谱通过一组梅尔滤波器组，这些滤波器在梅尔频率尺度上均匀分布，## 三、基于 LSTM
《【python】基于librosa库提取音频特征-CSDN博客》
傅里叶变换：对每一帧的信号进行快速傅里叶变换（FFT），将时域信号转换为频域信号。 5. 梅尔滤波器组：将频域信号通过一组梅尔滤波器进行滤波，得到每个滤波器通
《大学生毕业论文-15355》
帧进行窗函数处理。窗函数的作用是减小信号截断带来的频谱泄露，常用的窗函数包括汉明窗、汉宁窗等。 3.快速傅里叶变换（FFT） 对每一帧进行FFT变换，将时域信号转换为频域信号，得到语音信号的频谱。 4.梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取 梅尔频率刻度是模拟人耳对声音频率的感知的非线性频率刻度。在梅尔尺度上映射频谱，更能体现人耳对声音的感知能力。特征提
《深入了解梅尔倒谱系数MFCC：从基础到应用-百度开发者中心》
帧：将语音信号分成若干个短时帧，每一帧都应用一个窗函数进行处理。 常用的窗函数有汉明窗、汉宁窗等。 快速傅里叶变换（FFT）：对每一帧的信号进行FFT，将其从时域转换到频域。 梅尔滤波器组：将频域信号通过一组Mel滤波器组，模拟人耳的听觉感知特性。 这一步的目的是将频域信号转换到Mel标度频率域。 对数运算：对通
《基于麦克风阵列的城市道路强噪声源定位方法研究》
作者：刘扬 / 年份：2025
盖快速傅里叶变换、梅尔滤波器组构建、对数运算处理、离散余弦变换以及动态特征的提取过程。 2.3.1 快速傅里叶变换 对音频信号做预处理后，每一帧信号都呈现短时平稳状态。为把时域信号转为频域信号，得先对每一帧信号进行快速傅里叶变换。FFT 可将时域信号分解，变成不同频率正弦波成分，进而得到信号的频谱
《基于改进Transformer的语音情感识别研究》
作者：高瞻;曾金芳;韩鎏;陈晨 / 来源：《应用数学进展》 / 年份：2025
梅尔频率倒谱系数(MFCC)：基于人类听觉系统的非线性频率感知特性。该方法先将原始语音信号进行分帧加窗处理，然后对每一帧信号进行快速傅里叶变换(FFT)，将时域信号转换到频域，得到频谱。接着，通过一组梅尔滤波器组对频谱进行滤波，将线性频率转换为梅尔频率，模拟人类听觉系统对不同频高瞻 等 DOI: 10.
《梅尔频谱和梅尔倒谱系数：音频信号处理的关键特征 - CSDN博客》
频信号的频谱转换为梅尔尺度，旨在模拟人耳对频率的感知特性。 梅尔尺度是一种非线性频率尺度，基于人耳对频率变化的敏感度，特别是在低频段的感知
《基于表征学习的音频嘴型同步算法研究》
作者：李韶 / 年份：2024
可能无法准确地反映音频信号在人耳中的实际感受。 2.梅尔频率是一种基于人耳听觉特性的频率尺度，它根据人耳对声音的感知进行 非线性转换，使得音频信号在梅尔频率上的表示更符合人耳的听觉特性。 梅尔光谱图在音频处理中有许多应用。通过提取梅尔光谱图的特征，可以更好地 描述音频信号的特
《音频处理6_时频图 - 知乎》
非线性频率尺度，更接近于人耳的听觉感知。具体步骤如下： 频谱平滑：应用 梅尔滤波器组 对 STFT 结果进行加权和求和，以得到梅尔频谱。 频率分辨率：
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据集，以确保模型能够学习到不同类型音频的特征。其中，公开数据集 GTZAN 音乐流派数据集被广泛应用于音乐流派分类研究，该数据集包含 10 个不同的音乐流派，如摇滚、古典、爵士等，每个流派有 100 个音频样本，采样率为 22050Hz，时长为 30 秒。为了进
《基于MFCC对GTZAN音乐流派分类 - CSDN博客》
GTZAN数据集是一个广泛应用于音乐流派分类研究的经典数据集，包含了10个不同类型的音乐流派，每个类别中有100首30秒的音频片段[^1]。 ### 音乐 流派 分类 的方法
《基于MFCC对GTZAN音乐流派分类 - CSDN博客》
GTZAN数据集是一个广泛应用于音乐流派分类研究的经典数据集，包含了10个不同类型的音乐流派，每个类别中有100首30秒的音频片段[^1]。 ### 音乐 流派 分类 的方法
《Embeddings-Benchmark项目中的GTZAN音乐流派数据集 ...》
用于流派识别任务的研究。 该数据集包含10种音乐流派（如布鲁斯、古典、爵士等），每类提供100个30秒的音频 …
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据集划分方面，我们按照 7:2:1 的比例将合并后的数据集划分为训练集、验证集和测试集。在划分过程中，采用分层抽样的方法，确保每个类别在各个子集中的分布比例与原始数据集中的分布比例一致。以 GTZAN 数据集为例，每个流派在训练集中包含 70 个样本，在
《生物组学数据的集成特征选择研究》
作者：杨峻山 / 年份：2017
斥的部分，其中一部分作为训练分类器的训练集，另一部分作为评估分类泛化误差的测试集。为了保证类别比例在训练集和测试集中分布的一致，需要采用“分层采样”的方式对每一类别在训练集和测试集中的样本分布数进行划分。由于训练集的样本数通常划分的比较大，而测试集的样本数被
《大学生毕业论文-287713》
类类型(Categorical)，指定测试集的大小为750个样本，按照“fault”列的类别分布进行分层抽样，以确保训练集和测试集中的类别比例与原始数据集中的类别比例一致。然后设置了随机种子，以确保每次运行代码时得到的结果都是一致的。最后可以观测一下样本的数量
《stratifiedkfold用法_百度文库》
保证每个类别的样本在训练集和测试集中的比例和原始数据集中的比例一致。 这种方法特别适用于具有不平衡标签的数
《大学生毕业论文-90517》
类别的样本总体数量和训练集／测试集的比例，为每个类群计算应统一分配到训练集和测试集的样本种类和数量。保证每个归类在训练集和测试集中的所占比重与原始数据集中的比例粗略相同。从每个类群中随机抽取样本数据：对于每个类群，使用随机数生成器从该类别的样本中抽取指
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始数据集中的分布比例一致。以 GTZAN 数据集为例，每个流派在训练集中包含 70 个样本，在验证集中包含 20 个样本，在测试集中包含 10 个样本；对于自制的人声与机器合成声数据集，真实人声和机器合
《基于集成学习的比特币异常交易检测》
作者：陈苗 / 年份：2023
ptic数据集中的前 26个特征，随机选取 21000条已标记数据，按照 7:3划分训练集，测试集。训练集中包含 14700条样本数据，测试集中包含 6300条样本数据。训练集，测试集数量分布如图 3-5所示
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集、验证集和测试集中分别包含 350 个、100 个和 50 个样本。这样的划分方式可以保证模型在训练过程中能够充分学习到各类音频的特征，同时在验证集和测试集上能够准确评估模型的性能，避免因数据分布不均衡导致的模型偏差。 3.1.2　数据预处理流程 音频数据预处理是构建基于 LST
《互联网论文-194044》
疾病的病例图片。按照85%和15%的比例划分为训练集和测试集，分别为340个训练集样本和60个测试集样本。这种划分比例是为了确保了模型在训练过程中能够充分学习数据特征，同时通过测试集的评估来验证模型的泛化能力。 训练集和测试集均由T1、CINE和LGE三个部分组成，分别代表
《大学生毕业论文-31391》
10%用于测试。如图4-4所示，其中images用来存储原始数据集，labels用来存入对应的标签。这样的划分比例有助于模型在训练过程中充分学习数据中的特征，同时通过验证集和测试集来评估模型的性能，避免过拟合现象的发生。数据集的划分过程是在数据标注完成后进行的，确保每个子集的数据分布均匀，具有
《精准交通预测：数据集划分工具推荐 - CSDN博客》
这一划分方式旨在确保模型在训练过程中能够充分学习数据特征，同时在测试和验证阶段能够准确评估模型的性能。 项目技术分析
《基于深度学习的海洋动物检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6》
含4670张精选图像，它们被细致地分为训练集（4480张）、验证集（127张）和测试集（63张）。 这样的划分保证了模型能够在训练过程中学习到各种特征，在验证过程中调整参数以避免过拟合，并在测试阶段评估其对未知数据的泛化能力。
《基于深度学习的放射性正常组织损伤概率预测方法及系统》
作者：欧阳会丹;曾雷;刘钰泽;刘梦梦;许晟 / 年份：2025
数据作为训练集，20%作为验证 集，10%作为测试集。训练集用于模型的训练和参数调整，其规模应足够大以保证模型能够 充分学习数据的特征和规律；验证集用于在训练过程中评估模型的性能，选择最佳的模型 参数，其数据应具有代表性，能够反映整体数据的分布特征；测试集则用于最终评估
《一种语音驱动的面部动画生成方法》
作者：刘莉;王金辉 / 年份：2025
集与测试集，其中包含样本超4万个片段，累计帧数达175万张。这种划分比例是经过多次实验验证的，旨在确保模型在训练过程中能够充分学习数据特征，同时通过验证集和测试集对模型的性能进行准确评估和优化。训练集用于模型的训练过程，验证集用于调整模型的超参数和防止过
《基于图像重建的探测器芯片互连电路缺陷检测方法研究》
作者：王思琦 / 年份：2023
但对数据的区分能力也会下降。经过测试，本文选取 k=8的交叉验证，可以充分利用互连铟柱数据集的信息，能够更准确地评估模型的性能，并且可以有效避免因为样本分布不均衡而导致的模型评估偏差，其示意图如图 3-16所示。哈尔滨工业大学专业学位硕士论文 ···测试集 验证集结果1结果
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信号转换为二维时序特征矩阵的重要步骤。在提取 MFCC 特征时，首先对音频信号进行预加重处理，通过施加一阶差分滤波器，提升音频信号的高频特性，预加重系数设置为 0.97。接着进行分帧加窗操作，将音频信号分割成多
《音视频深度伪造检测技术研究》
作者：杨雨鑫 / 年份：2021
4-8 预处理过程 预处理：基于频域分析音频信号的方法，在特征提取前需要经过图 4-8预处理过程。首先，音频信号需要进行预加重步骤。此步骤将通过高通滤波器增强高频信号幅度，减少口腔发声过程中口唇辐射对于高频信号损失的影响。一般采用高通数字滤波器，传递函数为：
《X技术 专利技术大全 - 基于高频和瓶颈特征的说话人验证系统》
10-26在特征提取过程中，首先要对语音音频进行预处理，包括对语音音频进行预加重、分帧和加窗操作。 预加重处理其实是一个高通滤波器，它使语音信号的高频特性更加突现，该高通滤波器的传递函数为：y(n)＝x(n)-ax(n-1)(5)其中，α是预加重系数
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，每帧长度设为 256 个采样点，帧移为 128 个采样点，使用汉明窗减少频谱泄漏。然后对每帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），将时域信号转换为频域信号，再通过一组由 40 个梅尔滤波器组成的梅尔滤波器组，将频谱转换到梅尔频率尺度上，最后对梅尔频谱取对数并进行离散余弦变换（DCT），得到 40 维的 MFCC 特征。经过这一系列操作，每个音频文件被转换为一个大小为 [帧数，40] 的二维 M
《多模态特征融合：图像、语音、文本如何转为特征向量并进行》
汉明窗），以减少频谱泄漏的影响。 傅里叶变换：对每帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），以将时域信号转换为频域信号。 Mel滤波器组：将频域信号通过一组Mel滤波器，得到每个滤波器的输出能量。 对数变换：对
《大学生毕业论文-140821》
乘以一个窗函数（通常采用汉明窗），以减小频谱泄漏效应。 频域分析如下。 快速傅里叶变换（FFT）：对每一帧信号进行快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，得到每一帧的功率谱，如公式4.1所示。 (4.1) 梅尔频率变换如下。 (5)梅尔滤波器组：通过一组三角形滤波器对频谱进行滤波，将线性频率转换为梅尔频率。这些滤波器的中心频率呈梅尔尺
《基于深度学习的监督与半监督语音情感识别方法研究》
作者：刘方如 / 年份：2023
库来实现 MFCC的提取，首先使用采样率为 48k，长度为 1024、跳长为 512的汉明窗口对音频信号进行快速傅里叶变换(FFT)，得到音频信号的功率谱图。然后利用梅尔滤波器将谱图映射到梅尔尺度，取对数得到 Mel谱图。最后，我们使用离散余弦变换(DCT)变换来获得
《mfcc特征提取Python代码 - 51CTO博客》
快速傅里叶变换）：将时域信号转换为频域信号。 梅尔滤波器组 ：通过一组梅尔尺度的滤波器将频谱处理，保留人耳更为敏感的频率。 对数运算 ：对梅尔滤波器的输
《航海模拟器中VHF通话智能应答系统研究》
作者：樊露露 / 年份：2022
傅里叶变换如公式(2-12)：(2-12)其中， 为第 n 帧语音信号，N 为傅里叶变换的点数。B)频域信号通过 Mel 滤波器组的滤波，从实际的线性频率转换到梅尔频率：(2-13)Mel 滤波器组是 Mel 尺度的三角滤波器，通常取 40 个三角滤波器。三角
《互联网论文-31470》
信息内容。 在图2.1下半部分分别用于生成对数梅尔特征和梅尔频率倒谱系数。在这两个路径中，首先经过一个梅尔频率三角滤波器。梅尔三角滤波器组是由几个在梅尔频率尺度上呈均匀分布的三角滤波器组成。其中，梅尔频率尺度是以人类听觉系统对声音频率的非线性感知为基础设
《大学生毕业论文-166901》
个频带内的能量。将各频带内的能量计算出来，可以得到特征的一定维度。值得注意的是，特征的维度取决于组成梅尔滤波器组的滤波器的数量。 经过梅尔滤波器后，再经过对梅尔滤波器的输出进行离散余弦变换（DCT）得到最终的梅尔倒谱系数。 2.2.4 BFCC特征提取 Bark频率倒谱系数（Bark Freq
《基于AI智能的模拟人声的应答响应语音终端及方法》
作者：李彩红 / 年份：2025
析和处理，能清晰地展示语音信号在不同频率上的能量分布情况。 [0130] 梅尔滤波器组滤波：构建一组梅尔滤波器组，该滤波器组的中心频率按梅尔频率 尺度分布。梅尔频率尺度更符合人类听觉系统对频率的感知特性，与线性频率f的转换关系 为 滤波器组一般包含20‑
《基于MFCC和VQ算法的语音识别系统开发 - CSDN博客》
梅尔滤波器组将频谱映射到Mel频率上，最后通过对数能量谱进行离散余弦变换（DCT），得到最
《一种智能声音识别解析方法及系统》
作者：伍伟康;李德成;李彦武;陈勇 / 年份：2024
频谱进行滤波，将线性频率尺度转换为与人耳听觉特性相匹配的梅尔频率尺度，并计算每个滤波器的能量输出，得到梅尔频谱。最后，对梅尔频谱取对数，再进行离散余弦变换（DCT），得到MFCC特征。通过这一系列的处理步骤，可以有
《深度剖析语言深度造假系统：从设计原理到技术实现与风险防控》
梅尔频率尺度对频域信号进行滤波，得到梅尔频谱，最后 通过离散余弦变换（DCT）得到 MFCC 特
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图 为了使模型能够更好地收敛和学习，对提取的 MFCC 特征进行数据标准化处理。使用 Z - Score 标准化方法，计算每个 MFCC 特征维度的均值和标准差，将特征值进行标准化变换，使其均值为 0，标准差为 1。标准化后的 MFCC 特征能够消除不同特征维度之间的量纲差异，提高模型训练的稳定性和效率。 由于不同音频文件的时长不同，经过 MFCC 特征提取后得
《基于多源异构数据处理的财报分析方法、装置及设备》
作者：王海平 / 年份：2025
对高阶复合特征进行预设的数据标准化处理，以构建形成结构化的历史特征 向量数据。 [0051] 例如，数据标准化处理采用Z‑score标准化方法，通过计算每个高阶复合特征的均 值和标准差，将特征值映射到均值为0、 标准差为1的标准正态分布。该操作消除了不同特征 量纲差异对模型训练的影响，确保梯度下降算法能够更高效地收敛，同时防止数值范围较 大的特征在
《基于深度学习的设备日志故障趋势预测方法及系统》
作者：都书一;赵定峰;李弼;陈燕林 / 年份：2025
差。对于每个特征维度，统计其历史数据的平均值和 标准差。例如，对于温度特征，可以计算过去一段时间内温度数据的均值和标准差。对当前 特征值进行标准化。将当前特征值减去历史均值，再除以历史标准差，得到标准化特征值。 标准化后的特征值通常分布在‑3到3之间， 有利于后续的相似度计算和概率估计。 [0
《基于深度学习的设备日志故障趋势预测方法及系统》
作者：都书一;赵定峰;李弼;陈燕林 / 年份：2025
征值，节点动态特征是指设备在运行过程中的时变参数，如温度、压力、振动等。标准化处理是将原始特征转换为均值为零、 标准差为一的标准正态分布，以消除不同特征之间的量纲差异，提高模型的稳定性和可靠性。 [0097] 计算历史数据的均值和标准差。对于每个特征维度，统计其历史数据的平均值
《基于大模型提升临床试验受试者匹配精度的方法和系统.pdf》
均值为0，方差为1的标准正态分布。这有助于消除不同量纲和尺度 之间的差异，并提高模型训练的收敛速度和稳定性。 2)离散化：如果某些特征呈现连续值或较大
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本文设计的基于 LSTM 的音频分类模型采用端到端的架构，主要由输入层、双层 LSTM 层、Dropout 正则化层、全连接层与 Softmax 输出层组成。 输入层负责接收经过预处理和标准化后的 MFCC 特征序列，其输入形状为 [200，40]
《融合多模态数据的旅游情感轨迹建模及其时空变化模式研究——以芜湖方特主题公园为例》
作者：全宗鑫 / 年份：2024
计了基于 LSTM算法的单模态情感识别模型，用于识别皮肤电，音频数据中的情感状态。单模态情感识别模型由一个输入层，两层 LSTM网络，两层 dropout算法，一个全连接层及 Softmax层组成。输入层用于接收经过预处理后的单模态数据，输入层会将其表征为向量结构，两层 LSTM结构用于提取皮肤电数据的时序特征向
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特征维度。输入层将这些特征传递给后续的网络层进行处理。[15] 第一层 LSTM 层设置return_sequences=True，这意味着该层不仅会输出最后一个时间步的隐藏状态，还会输出每个时间步的隐藏状态，以便支持多层 LSTM 的堆叠。该层包含 128 个隐
《一种基于时间序列的工业过程缺失值填补方法及系统》
作者：万银;刘丁;韩春杰;任俊超 / 年份：2025
第一个LSTM层包含150个单元，并且设置 return_sequences= True，这样该层就能输出每个时间步的隐藏状态，有助于后续的LSTM层学习到更丰富、 更细 致的时间序列信息。 第二个 LSTM 层有 3
《大学生毕业论文-59887》
ue 也是开启的。在这一层之后也有一个 20% 的 Dropout 层。 第三层是一个 64 单元的 LSTM 层，但是这次 return_sequences=False，这意味着只有最后一个时间步的隐藏状态被输出到下一层（这是 LSTM 的默认行为）。在
《LSTM 网络结构剖析（Keras） - 知乎》
LSTM 层中神经元的数量。return_sequences=True 的设置意味着这层会输出每个时间步的隐藏状态，这对于堆叠 LSTM 层是必要的。
《基于SVMD和深度学习的风机舱火灾监测系统研究》
作者：刘楞超 / 年份：2025
温度、烟雾浓度和CO浓度等信号的动态变化。在设计第二层Bi-LSTM 时，选择了64个神经元，并同样设置return_sequences=True。这一设计能够确保 当前层输出的每个时间步的隐藏状态都传递到下一层，使得模型能够进一步提取 高层次的时序特征。这一层的作用是加强模型对中层次时间
《基于时空频特征提取的运动想象脑电信号分类方法及系统》
作者：代成龙;曹健帅;李光辉 / 年份：2023
将包含所有时间步骤的隐藏状态， 即每个时间步的输出都会被传递到下一个时间步骤， 形成一个序列输出。当return_sequences为False时， LSTM层的输出仅包含最后一个时间步的隐藏状态， 即只有最后一个时间步的输出会被传递到下一层， 形成一个单一的输出。 [0120]本发明的一种实施例中， 对时间特征
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态，并进一步学习特征序列中的长期依赖关系。该层同样包含 128 个隐藏单元，但设置return_sequences=False，只输出最后一个时间步的隐藏状态，作为整个 LSTM 网络对输入 MFCC 特征序列的最终时序特征表示
《互联网论文-52366》
LU函数曲线 第二层：设置16个隐藏单元，同样设置为返回完整序列，添加L2正则化； 第三层：设置32个隐藏单元，return_sequences=False表示该层只输出最后一个时间步的隐藏状态，因为这是输出层之前的最后一层LSTM。在构建三个LSTM层时，分别设置不同的隐藏单元数量和激活函
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C 特征序列的最终时序特征表示。 为了防止模型过拟合，在第二层 LSTM 层之后添加了 Dropout 正则化层。Dropout 层的丢弃率设置为 0.2，即在训练过程中，该层会以 0.2 的概率随机丢弃一部分神经元的输出，使得模型在训练时不能过度依赖某些特定的神经元，从而增强模型的泛化能力，避免过拟合现象的发生。 全连接层将 Dropout 层输出的
《一种基于深度学习的矿井设备故障智能诊断预测方法及系统》
作者：聂云辉;齐飞龙;程欣;王辉;姜敬敬;马锦艳;许良玉;王贯 / 年份：2025
， 假设共有m种故障类型，则输出层的维度为m。 [0071] 对于LSTM神经网络的改进，还包括：在LSTM层和全连接层之间添加Dropout层， Dropout层通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在训练时不会过度依赖某 些特定的特征，从而减少过拟合的风险。在本发明中，Dropout层的丢弃概率设置为0.2，即 每次训练时，有20
《基于混合神经网络的高性能计算机故障预测技术研究》
作者：孙启慧 / 年份：2024
为 中北大学专业学位硕士学位论文 了防止过拟合并增强模型的泛化能力。最后，特征被送入 Dropout层中，Dropout层 通过在训练过程中随机丢弃部分神经元的输出，使模型不会过度依赖于特定的神经 元组合，从而提高了模型的鲁棒性。最后，残差标准卷积堆叠层的每一层 Dropout 层的输出特征都被残差连接，实现每一
《大学生毕业论文-46385》
图像分类、物体检测、语义分割等任务。 另外，为了减少过拟合现象，常常在全连接层后面加入Dropout层。Dropout层是一种正则化技术，其通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元的输出，以减少神经元之间的依赖关系，提高模型的泛化能力。 Dropout层的工作方式是，在每次训练
《大学生毕业论文-361369》
输入序列数据并保持内部状态以捕获序列中的长期依赖关系。Dropout层用于防止过拟合。在这个模型中，Dropout层的丢弃率为0.16，这意味着在训练过程中，有16%的概率会随机丢弃掉LSTM层的输出。输出层是一个全连接层，它包含一个神经元，用于生成对当前时间步长SOH值的
《一种混合深度学习的冬麦产量估测方法及系统》
作者：肖风劲;刘秋锋;黄大鹏;高旭旭;李威望;郑心怡;池泳霖 / 年份：2025
层，设置丢弃概率(如p＝0.2)。在 测试时，Dropout层会被跳过(或以概率权重缩放输出)，通过在训练过程中随机丢弃一部分 神经元， 使模型在训练时不会过度依赖某些特定的特征，从而提高模型的泛化能力。 [0137] L2正则化方法通过在损失函数中加入权重的平方和作为正则化项，限制了模型
《神经网络中的Dropout：提高性能与泛化能力》
随机丢弃一部分神经元，以减少过拟合现象。 其原理简单，但效果显著。 在训练过程中，每次迭代时按照一定的概率p随机丢弃一部分神经元，以减少模型对某些特征的过度依赖，从而增强模型的泛化能力。 神经网络dropout层则是将dropout技术应用于神经网络的一种结构
《大学生毕业论文-46385》
少神经元之间的依赖关系，提高模型的泛化能力。 Dropout层的工作方式是，在每次训练迭代时，以一定的概率随机丢弃一些神经元的输出。这样可以迫使网络在训练过程中不过度依赖某些特定的神经元，使得网络的表示更加鲁棒，减少过拟合的风险。在推理过程中，不进行丢弃操作，而是将所有神经元的
《一种放射治疗实时跟踪肿瘤位置的装置》
作者：陈建兵;李菲;逯宋梅;陆亚光 / 年份：2025
，能够有效减少过拟合。过拟合 是深度学习中常见的问题，尤其是在训练数据相对较少或模型结构复杂时。通过随机丢弃 一部分神经元的输出，Dropout层强制网络的每个神经元都不能过度依赖于某个特定特征， 从而增强了模型的泛化能力，提高了对未见数据的适应性，进而提升了肿瘤位置预测的稳 定性和可靠性。 [0065] 在Bi
《大学生毕业论文-24185》
棒的特征表示，从而减少过拟合的风险。 2.提高泛化能力：Dropout强制模型在不同的子网络中学习，使得模型不会过度依赖于特定的神经元和连接。这样可以提高模型的泛化能力，使其在新的、未见过的数据上表现更好。 3.防止共适应：共适应是指神经元之间相互依赖的现象，
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10 个音乐流派以及自制数据集中的人声和机器合成声两类），因此全连接层有 12 个神经元。全连接层通过权重矩阵将输入特征进行线性变换，得到每个类别的得分。 Softmax 输出层对全连接层输出的得
《基于深度学习的人脸识别与头部姿态估计算法：原理、实现与》
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，通过权重矩阵对输入特征进行线性变换，然后经过激活函数和分类器（如softmax函数用于分类任务）得到最终的输出结果。
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类别的概率，表示全连接层输出的第类别的得分，表示类别总数。通过 Softmax 函数，模型输出每个音频样本属于各个类别的概率，概率最大的类别即为模型预测的类别。 3.2.2　模型超参数设置 模型的超参数设置对模型的性能和训
《互联网论文-499174》
个概率分布，用以表示输入数据属于每个类别的概率，其表达式如式(2.11)所示： 其中，表示样本属于类别的概率；是全连接层到输出层的第个神经元的输入；是类别总数。Softmax函数能将一个含任意维数的向量映射到维的向量中去，使得每一个元素都在(0,1)之间，且向量的长度恒
《从0到1吃透卷积神经网络（CNN）：原理与实战全解析》
Softmax 激活函数，将得分转换为概率分布，得到图像属于各个类别的概率 。 概率最大的类别就是模型对输入图像的预测类别 。
《基于信号序列的调制方式识别》
作者：吴光磊 李强 / 来源：《数字通信世界》 / 年份：2023
率，这些概率的和为1。因此，softmax分类器将输入样本分配到每个类别的概率表示为（8）式中，为第个样本属于第个类别的概率。可以将最大概率对应的类别作为模型预测的类别，用于信号调制识别任务的分类。接下来详细介绍本实验所用数据集和模型训练过程。2.4实验数据集
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练效率有着重要影响。经过大量的预实验和参考相关研究，确定了本模型的关键超参数。 LSTM 隐藏层神经元数量设置为 128。隐藏层神经元数量决定了模型的学习能力和表达能力。如果神经元数量过少，模型可能无法学习到音频特征中的复杂模式和依赖关系，导致欠拟合；而神经元数量过多，则会增加模型的复杂度，容易引起过拟合，同时也会增加计算资源的消耗和训练时间。在预实验中，分别测试了隐藏层神经元数量为 64、128、256 时模型的性能，结果表明，当神经元数量为 128 时，模型在准确率和召回率等指标上表现最佳，能够在有效
《等离子体鞘套电磁特性智能预测模型》
作者：万常海 / 年份：2024
型性能。因此，超参数调优是神经网络训练中的一个重要环节，通常需要通过实验来确定最佳设置。其中较为重要的超参数如下： 1）隐藏层神经元数量 在神经网络中，隐藏层神经元数量是决定模型性能的关键因素之一 [67] 。神经元数目太少可能导致模型不能充分捕捉数据特征，训练效果不佳。适当
《基于自适应模态分解的LSTM光伏发电功率预测》
作者：李恺丽 / 年份：2024
重要优势，但是 LSTM神经网络的预测性能优劣很大程度上取决于其参数选择是否得当。其中重要的参数包括隐藏层神经元数、学习率和迭代次数。隐藏层神经元数量影响着模型的复杂度和学习能力。神经元数量过少会导致模型欠拟合，无法充分表达数据的复杂特征；而神经元数量过多则可能导致过拟合，模型学习到了训练数据中的噪声而影响
《互联网论文-1606》
.4.3LSTM中隐藏神经元的个数 在长短期记忆网络中，隐藏神经元的个数对模型的性能有着重要的影响。隐藏神经元的数量决定了LSTM层的容量和表示能力。 增加隐藏神经元的数量可以提升LSTM的表示能力，使其能够捕捉到更复杂的模式和特征。然而，增加隐藏神经元会显著增加
《一种基于深度学习的矿井设备故障智能诊断预测方法及系统》
作者：聂云辉;齐飞龙;程欣;王辉;姜敬敬;马锦艳;许良玉;王贯 / 年份：2025
含64个隐藏单元，第二层LSTM层包含32 个隐藏单元，隐藏单元数量的选择是一个关键参数，它直接影响模型的学习能力和表达能 力。隐藏单元数量过少，模型可能无法学习到数据中的复杂特征，导致欠拟合；隐藏单元数 量过多，则会增加模型的复杂度，容易出现过拟合现象，同时也会增加计算成本和训练时 间。通过多次实验对比不同隐藏单元数量下模型的性能表现，发现当第一层设置为64个隐 藏单元， 第二层设置为32个隐藏单元时，模型在
《一种基于深度学习的矿井设备故障智能诊断预测方法及系统》
作者：聂云辉;齐飞龙;程欣;王辉;姜敬敬;马锦艳;许良玉;王贯 / 年份：2025
含64个隐藏单元，第二层LSTM层包含32 个隐藏单元，隐藏单元数量的选择是一个关键参数，它直接影响模型的学习能力和表达能 力。隐藏单元数量过少，模型可能无法学习到数据中的复杂特征，导致欠拟合；隐藏单元数 量过多，则会增加模型的复杂度，容易出现过拟合现象，同时也会增加计算成本和训练时 间。通过多次实验对比不同隐藏单元数量下模型的性能表现，发现当第一层设置
《基于KACNN-LSTM-MLP的超短期光伏发电功率预测》
作者：宋亚奇;王婉玉;万汝杰;邢浩楠 / 来源：《电力科学与工程》 / 年份：2025
合风险。为此，合理选择卷积核数量对于提升模型性能和优化资源利用至关重要。 本文为提高实验的时间效率，同时也为了减少计算资源的消耗，在保持 LSTM为一层，其隐藏层神经元数量为 128，并以均方误差（Mean squared error, MSE）作为测试集损失的基础上，探讨
《神经网络超参数：隐藏层个数与每个隐藏层的神经元数》
隐藏层神经元数作为超参数对模型性能的影响。 增加隐藏层和神经元数量能提升表达能力，但也增加训练时间和计算需求。
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能够在有效学习音频特征的同时，避免过拟合问题，达到较好的平衡。 批次大小（Batch Size）设置为 32。批次大小是指在一次训练中输入模型的样本数量。较小的批次大小可以使模型在训练过程中更频繁地更新参数，增加训练的随机性，有助于模型跳出局部最优解，但同时也会导致梯度估计的不稳定，增加训练时间；较大的批次大小则可以提高训练速度，使梯度估计更加稳定，但可能会陷入局部最优解，并且对内存要求较高。通过实验对比，发现批次大小为 32 时，模型在训练速度和性能上
《基于自监督学习及互信息约束的点云对抗样本分类研究》
作者：靳博强 / 年份：2024
批次大小（Batch Size）批次大小是指每次进入模型的数据样本数量。较小的批次大小可能增加模型训练的随机性，有助于模型跳出局部最小值，但同时也可能导致训练过程不稳定。较大的批次大小能提高内存利用率和训练稳定性，但可能需要更长的训练时间。 （3）学习率（Le
《大学生毕业论文-122951》
001，并使用指数衰减策略逐步减小。每隔10个epoch，学习率按照公式减小到原来的90%。 （2）批次大小（Batch Size） 批次大小决定了每次模型参数更新时使用的样本数量。较大的批次大小可以提高GPU利用率，缩短训练时间，但可能导致显存不足。较小的批次大小则训练稳定性较高，但收敛速
《轴承剩余使用期限预测方法、装置、设备、介质及产品》
作者：贾苏扬;崔志东;金兵展;金勇 / 年份：2025
练速度会非常缓慢，因此，在进行模型训练之前，可以先确定一个较优的学习率。批次大小是指在每次迭代中使用的样本数量，较大的批次大小可以使模型的训练更加稳定，但可能会增加内存需求；较小的批次大小可以增加模型的随机性，有助于跳出局部最优解，但训练速度可能会较慢，因此，在进行模型训练之前， 可以先确定一个较优的批次大小。 [0088]
《一种应用三元组校对机制改善大模型知识问答方法》
作者：李伯钊; 王朝阳; 徐同明; 李伟龙; 勇喜; 张敦雪; 鹿海洋 / 年份：2024
是指每一批数据中样本的数量。较大的批次大小可以让模型更快地迭代，但由于计算资源限制，不可能无限增大。较小的批次大小可以使训练过程更加稳定，因为梯度估计的噪声更大， 有助于跳出局部最优解， 但也可能导致训练不稳定。 [0109]训练轮数（Number of Epochs）：一轮（epoch）是指在整个训
《关于神经网络的调参顺序? - 知乎》
有助于跳出局部最优，但可能会导致训练不稳定；较大的批量大小可以提供更稳定的梯度估计，但可能会导致模型陷入局部最优。
《针对流式细胞仪肿瘤细胞检测和医疗诊断的全连接网络研究》
作者：邵玉凡 / 年份：2024
择范围设定为—。选择依据如下：首先，批量大小需要在模型精度与训练速度之间取得平衡。较小的批量大小通常有助于模型跳出局部最优解，但由于梯度估计不稳定，模型的收敛速度可能较慢。较大的批量大小则能更好地利用硬件如的并行计算能力，在一个批次中处理更多数据，减少数据传输时间，从而提高计算效
《基于财报会议文本的超图对比学习风险预测研究》
作者：贺艺 / 年份：2025
较小的批大小（如32）能够使梯度更新更频繁，有助于跳出局部最优，但训练速度较慢且梯度更新可能不稳定。较大的批大小（如256）训练速度较快，梯度更新更稳定，但可能陷入局部最优，同时内存占用较高。为了确定最优批大小，本研究采用网格搜索方法，从 f32,64,128,256g中选取最佳值
《火电机组炉膛三维温度场重建研究》
作者：王小东 / 年份：2024
内存的过度占用，甚至可能超出硬件的承载能力，反而降低训练速度。批量大小对模型的收敛行为有着显著影响。较大的批量大小通常可以提供更稳定的梯度估计，使训练过程更加平滑，但也可能导致模型陷入局部最小值，无法找到全局最优解。相比之下，较小的批量大小由于引入了更多的随机性，有助于模型跳出局部
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好的折衷，能够在合理的时间内完成训练，并且保持较好的收敛效果。 训练轮数（Epochs）设置为 50。训练轮数表示模型对整个训练数据集进行训练的次数。训练轮数过少，模型可能无法充分学习到数据中的模式和规律，导致欠拟合；而训练轮数过多，则容易引起过拟合，使模型在训练集上表现良好，但在测试集上性能下降。在训练过程中，使用验证集对模型进行监控，当验证集损失连续 5 轮未下降时，采用早停机制停止训练，以避免过拟合。经过多次实验，发现训练轮数为 50 时，模型在大多数情况下能够
《从0到1实战：用这些技巧微调大模型，精准适配你的业务需求》
训练轮数（Epochs）：模型对整个训练数据集进行训练的次数。训练轮数过少，模型可能没有充分学习到数据的特征；训练轮数过多，可能会导致过拟合。可以通过观察模型在验证集上的性能
《YOLOv8 参数科学调整指南：提升模型准确性-CSDN博客》
训练轮数表示整个训练数据集被模型训练的次数。训练轮数过少，模型可能无法充分学习数据特征，导致欠拟合；训练轮数过多，则可能出现过拟合现象，使模型在测试集上表现不
《互联网论文-31898》
置在0.001到0.1之间。通过多次尝试来选取最佳值，本次训练过程中的学习率参数设置为0.001。 训练次数：指的是模型在整个训练数据集上进行一次完整训练的次数。训练次数过少可能造成无法充分学习到潜在规律出现欠拟合，反之可能出现过拟合。对于不同的数据集，合适的训练轮数是不相同的，本次训练过程的训练次数为1
《基于视觉技术的人车碰撞下行人头部损伤分析》
作者：匡荣 / 年份：2024
合 BatchSize值江苏大学硕士学位论文的大小进行调整，使模型在科学合理的设置下进行有效训练。 训练轮数指的是模型在整个训练数据集上迭代的次数。一般情况下，训练轮数多， 模型的性能可能会越好，但也可能会导致过拟合。可以通过观察模型在验证集上的训练 结果来确定合适的训练轮数。训
《基于深度学习的天然气管网流量预测研究》
作者：朱宾飞 / 年份：2025
使得预测结果接近真实值。 4.3.2模型训练过程 （1）训练参数设置设定epochs=100，意味着整个训练数据集会被完整地迭代训练100次，训练轮数过少可能导致模型尚未充分学习到数据中的模式和规律，而过多则可能引发过拟合，需要结合验证集的表现等因素综合确定合适的轮数。 设置为batch_size=32，表示每次
《互联网论文-9756402》
。 第二行Epochs代表整个训练数据集在训练过程中被算法完整遍历一次的过程，maxEpochs代表整个训练过程的数据集的最大迭代次数为100次。如果迭代次数太少，模型可能还没有充分学习数据中的模式，会导致欠拟合。如果迭代次数过多，模型则会开始过拟合训练数据。这意味着模型在训练集上的性能会非常好，但在验证集或测试集上的性
《基于深度学习的天然气管网流量预测研究》
作者：朱宾飞 / 年份：2025
得预测结果接近真实值。 4.3.2模型训练过程 （1）训练参数设置设定epochs=100，意味着整个训练数据集会被完整地迭代训练100次，训练轮数过少可能导致模型尚未充分学习到数据中的模式和规律，而过多则可能引发过拟合，需要结合验证集的表现等因素综合确定合适的轮数。 设置为batch_size=32，表示每次
《互联网论文-7596》
复杂度。为了平衡模型的表达能力和泛化能力，需要精心选择适当的权重衰减系数。 （4）训练轮数：若设定的训练轮次过少，模型可能未能充分捕获数据中的潜在模式和特征，导致在训练集和验证集上的性能均不好，即出现欠拟合现象。相反，若训练轮次设置过多，模型可能会过度关
《互联网论文-21602》
数据特征。但是，测试集也需要足够大以提供可靠的性能评估。 过拟合与欠拟合：在训练集数据不足的情况下，模型可能无法充分学习数据的内在规律，导致欠拟合；而在训练集数据过多且测试集数据不足的情况下，模型可能过于关注训练集数据的细节，导致过拟合。在第一次调参中，就很
《基于AU和深度学习的微表情识别算法研究》
作者：杜振 / 年份：2024
虽然增大批次大小可以缩短单次迭代的训练时间，但 这可能会对模型最终的性能产生不利影响。对于迭代次数，训练次数过多可能导致过拟 合，即模型在训练数据上表现良好，但在未见过的数据上表现不佳。训练次数不足可能 导致欠拟合，即模型未能充分学习数据的特征。本实验将
《一种生成式人工智能的模型优化更新方法、装置及介质》
作者：徐雷;陈振杰;邓富城;陈硕 / 年份：2025
早停机制设置耐心值，一般情况下设置为10轮训练轮数性能未提升， 则终止训练。 以避免过拟合， 即模型在训练集上表现良好但在测试集上效果下降。 [0071] 训练完成后，保存最佳模型（基于验证集上的最佳性能）。采用模型压缩、知识蒸 馏， 优化模型计算效率。 [0072] S215、 将
《验证损失和训练损失之间的差距_持续的训练损失和验证损失》
在训练过程中监控验证损失，当验证损失连续多轮不再下降时，停止训练，避免过拟合。 数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化
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不会出现明显的过拟合现象。 优化器选择 Adam，学习率设置为 0.001。Adam 优化器是一种自适应学习率的优化算法，它结合了 Adagrad 和 RMSProp 算法的优点，能够根据每个参数的梯度自适应地调整学习率，在训练过程中表现出较好的收敛速度和稳定性。学习率是优化器中的一个重要超参数，它控制着模型参数更新的步长。
《大学生毕业论文-42843》
m[57] optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) Adam算法是一种基于动量梯度下降算法的自适应学习率算法，结合了Adagrad和RMSProp算法的优点。Adam算法具有较快的收敛速度，自适应性较强，但是也有可能因为自适应性过强导致过拟合。 （
《深入理解PyTorch中的Adam优化器-百度开发者中心》
Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，结合了Adagrad和RMSProp的特点，通过动态调整学习率来提高训练的稳定性和收敛速度。 本文将介绍Adam优化器的原理、 PyTorch 中的实现细节以及如何
《基于多源数据融合的区域冬小麦产量预测及时空特征分析》
作者：邵洋琳 / 年份：2024
函数的下降方向，因此沿着梯度的反方向更新参数可以使损失函数逐渐减小，直至达到最优解或局部最优解。 ②Adam优化器，是一种自适应学习率优化算法，结合了动量优化和自适应学习率调整的优点，可以针对不同参数计算不同的自适应学习率，并且具有一定的鲁棒性，常用于深度学习模型的训练，在实际深度学习模型训练中，Adam优
《半导体芯片缺陷的量化模型构建方法、装置、设备及介质》
作者：徐晨;孙晋祥;刘伟鑫;李旻龙 / 年份：2025
[0104] 具体地，进行训练时，使用Adam优化器进行训练，Adam优化器是一种广泛应用于深 度学习训练中的优化算法。它结合了自适应梯度算法(Adagrad)和均方根传播算法 (RMSProp)的优点，能够自适应地调整每个参数的学习率。 [0105] 在该方案中，选择Adam优化器对多任务网络模型(包含共享编码器、分割
《基于图表示学习的药靶亲和力预测方法研究》
作者：王胜坤 / 年份：2024
对现有研究进行学习和分析，本文选择使用 Adam算法优化模型的训练过程。Adam算法通过不断更新模型参数，具有自适应性的学习率，能够在训练中更好地平衡速度和稳定性，因此在本文中被视为一种高效的优化算法。 Adam算法原理描述如算法 4.1所示。算法 4.
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度自适应地调整学习率，在训练过程中表现出较好的收敛速度和稳定性。学习率是优化器中的一个重要超参数，它控制着模型参数更新的步长。学习率过大，可能导致模型在训练过程中无法收敛，损失函数不断增大；学习率过小，则会使模型收敛速度过慢，训练时间过长。在预实验中，对不同的优化器和学习率进行了测试，结果表明 Ada
《基于一致性学习的半监督3D医学图像分割方法研究》
作者：杨阿婷 / 年份：2025
公式．所示：只。一猡三谚；， ．其中，￡是第次迭代的参数，是学习率，；￡，是损失函数关于参数的梯度。学习率是一个超参数，它控制了每次参数更新的步长，过大，可能导致参数更新跳过最优解，使模型无法收敛，过小，会导致收敛速度过慢，训练时间变长。因此在本文中使用带有预热阶段的多项式衰减学习率调度器，在预热阶段学习率线性增加，之后在一段
《大学生毕业论文-32889》
所示。 (2-5) 其中，表示更新的参数，表示损失函数对参数的导数，表示更新量，也被称作学习率。学习率是一种超参数，用于控制模型参数更新的速度。它能够影响模型在训练过程中对于梯度下降方向的选择，从而影响模型的收敛速度和最终的预测准确性。具体而言，当学习率过大时，
《半导体芯片缺陷的量化模型构建方法、装置、设备及介质》
作者：徐晨;孙晋祥;刘伟鑫;李旻龙 / 年份：2025
调整学习率， 提高训练的效率和稳定性。 [0106] 将初始学习率设置为1e‑4(即0.0001)。学习率是优化算法中一个重要的超参数， 它决定了每次参数更新的步长大小。一个合适的初始学习率对于模型的训练至关重要。如 果学习率设置过大，参数更新的步长就会过
《深度学习中的学习率：选择与优化》
率是深度学习中一个至关重要的超参数，它控制了每次更新模型权重时的步长。 学习率的大小直接影响了模型的训练速度和收敛性能。 如果学习率过大，可能会导致模型训练过程不稳定，甚至无
《深度学习中的超参数调整：以学习率为例》
中的一个关键参数，它决定了模型在每一次权重更新时的步长大小。 学习率过大，可能导致模型在训练过程中产生震荡，无法收敛到最优解；学习率过小，则可能导致模型收敛速度过慢，训练时间过长。 因此，合理设置学习率对于模型的训练至关重要。 二、学习率的调整方法. 根据经验设定. 在
《互联网论文-77690》
中一个非常重要的参数。学习率决定了模型在每一次参数更新时的步长大小。学习率过大可能导致模型无法收敛，而学习率过小可能导致模型收敛速度过慢。一般来说，学习率的选择需要根据具体问题和数据特点来决定。通常情况下，学习率的初值可以设置为
《基于毫米波雷达点云的连续人体姿态构建》
作者：王润泽（Rayno Wang） / 年份：2023
初始学习率和优化器。初始学习率的选择需要根据模型的复杂度、数据集大小等因素来确定，过大的初始学习率可能导致模型无法收敛，而过小的初始学习率则可能导致模型收敛速度过慢。常见的优化器包括 SGD、Adam、Adagrad、RMSprop等，每个优化器都有其特点
《互联网论文-113966》
器的参数设置也对算法性能有重要影响。其中的学习率是影响优化器性能的关键参数之一。过大的学习率可能引起模型在训练过程中产生振荡，而过小的学习率可能使得模型收敛速度过慢。[7]因此，在使用优化器时，需要根据具体任务和数据集的特点来选择合适的参数设置，并进行实验
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为 0.001 时，能够使模型在训练过程中快速收敛，同时保持较好的性能。 损失函数采用交叉熵损失（Cross - Entropy Loss）。交叉熵损失常用于多分类问题，它能够衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。在本研究的音频分类任务中，模型输出每个音频样本属于各个类别的概率，使用交叉熵损失可以有效地指导模型学习，使模型预测的概率分布尽可能接近真实标签的分布，从而提高模型的分类准确率。 3.3　模型训练策略 在模型训练过程中，为了确保模型能够有效
《自动驾驶场景下复杂交通目标检测算法研究》
作者：闫曙光 / 年份：2025
将样本 i 输入到网络中得到的预测值，均方误差的值越小，说明模型预测值与真实值越接近，也就意味着模型的性能较好。 2.交叉熵损失函数 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）广泛应用于二分类以及多分类任务中，它能够有效地衡量模型预测概率分布与真实标签之间的差异，使得模型在训练过程中能够学南京信息工程大学硕士专业学位论文习到正确的类别概率分布。对于一个
《一种尾门驱动状态的控制方法及装置》
作者：谭镇坤;邓秋豪;孙正;王波;王俊林;叶松林;李来生 / 年份：2024
至达 到一定的性能指标才能应用于本实施例中。 训练的过程包括： [0093] 选择损失函数和优化器。损失函数选择交叉熵损失(Cross‑Entropy Loss)，它是 一种常用于多分类问题的损失函数，衡量预测值与真实值之间的差异，通过最小化交叉熵 损失，模型能够更准确地预测每个类别的概率，帮助模型更好地区分尾门正常运行
《一种适度关注易负样本的单阶段目标检测分类损失算法》
作者：刘刚;徐红鹏;陈会祥;司起峰;马超;朱晨旗;王志凯 / 年份：2025
损失算法比较 [0069] (1)Cross Entropy Loss [0070] 在目标检测中，交叉熵损失(Cross‑Entropy Loss)是一种常用的损失函数，用于 衡量模型预测与真实标签之间的差异性。在分类任务中，交叉熵损失用于衡量模型对每个 物体类别的预测与真实标签之间的差异。对于每个目标，
《大学生毕业论文-110831》
值之间[15]。在基于卷积神经网络的脑分类系统中，损失函数用于衡量模型对脑网络数据的分类效果。 1、交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）：它可以用来衡量模型输出的概率分布与真实标签之间的差异性，通常用于多分类问题中。交叉熵损失函数的优势主要有以下几个方面：具有较好的数学性质和稳定的
《多类别交叉熵损失函数的作用 - CSDN文库》
Entropy Loss）是一种常用的损失函数，用于多类别分类任务中。 它衡量了模型的预测结果与真实标签之间的差异。 在多类别分类任务中，每个样本有多个可能的类别，而模型的输出是一个概率分布，表示每个类别的预测概率。 多类别交叉熵损失函数通过计算预测概率与真实标签之间的交叉熵来衡量模型的预测准确性。 具体
《大学生毕业论文-77071》
具体来说，YOLOv5的损失函数主要包括以下几部分： （1）分类任务损失函数 YOLOv5中通常使用交叉熵损失函数。它适用于多分类问题，能够计算预测概率分布和真实分布之间的差异，在深度学习中得到了广泛的应用。 假设有�个类别，对于一个样本�，其真实类别标签是��∈0,1,
《logloss 损失函数》
用于分类问题的性能度量指标，它通过比较预测概率和真实标签之间的差异来评估模型的性能。 由于其良好的数学性质和广泛的应用场景，对数损失函数已成为分类任务中不可或
《互联网论文-19380》
交叉熵（CategoricalCross-Entropy）作为损失函数。该损失函数专为分类任务设计，能够衡量模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。当与Softmax激活函数结合使用时，分类交叉熵损失函数能够有效地指导模型学习，使其输出的概率分布尽可能接近于真实标签所表示的概率分布。这种组合是深度学习中进行多类别分类任务的标准做法，因其强大的性能和直观的解
《基于深度学习的稻田杂草分割》
作者：王靖 / 年份：2024
的概率， ˆ ij y 是模型对第 i个样本的预测概率中第 j个类别的概率。交叉熵损失函数通 过比较模型的预测概率分布与真实标签之间的差异来衡量模型的性能。在训练过程中， 通过最小化交叉熵损失函数来调整模型的参数，使得模型的预测结果更接近真实标签， 从而提高模型的分类准确率。 Dice损失函数 [61] 是一种用于图像分割任务的损失函数，它通常用于衡量模型预测 的
《互联网论文-36462》
将达到其最小值0。随着模型预测的分布与真实分布之间的差异增大，交叉熵损失值也会增加。因此，通过最小化交叉熵损失，可以使模型预测的概率分布尽可能接近真实标签的分布，从而提高模型在分类任务上的性能。在实际应用中，交叉熵损失函数非常有用，因为它直接针对分类任务的目标，即最大化正
《大学生毕业论文-24189》
的真实标签和预测概率分布。通过最小化这个损失函数，预测结果就接近真实标签，模型可以逐渐调整权重参数，使得预测概率分布尽可能接近真实的类别分布，从而提高分类的准确性。 2.3.2优化算法 在深度学习的SqueezeNet模型中，Adam（Adaptive
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征与类别之间的映射关系，同时避免过拟合，采用了一系列训练策略。 早停（Early Stopping）机制是防止模型过拟合的重要策略之一。在训练过程中，使用验证集对模型进行实时监控，记录每一轮训练后模型在验证集上的损失值。当验
《深度学习笔记——正则化 - CSDN博客》
早停法（Early Stopping） 原理 早停法是一种防止模型过拟合的策略。在训练过程中，监控验证集 的误差变化，当验证集误差不再降低时，提前停止训练，防止模型过拟合到训
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一。在训练过程中，使用验证集对模型进行实时监控，记录每一轮训练后模型在验证集上的损失值。当验证集损失连续 5 轮未下降时，认为模型已经开始出现过拟合趋势，此时停止训练，保存当前模型参数。早停机制可以避免模型在训练后期过度拟合训练数据，从而提高模型在
《机器学习中的过拟合问题及应对策略：深入剖析与实战指南》
模型在验证集上的性能开始下降时，我们可以认为模型已经开始出现过拟合 ，此时可以停止训练，以避免进一步加剧
《基于深度学习的海洋环境数值预报产品智能订正研究》
作者：章光明 / 年份：2025
入了早停机制 (Early Stopping)。具体而言，通过记录每个 Epoch的训练损失值，监控模型在验证集上的表现。当连续四次训练的损失值均未下降时，认为模型已经达到最优状态，继续训练可能会导致过拟合，因此停止训练并保存损失值最低的网络结构与模型参数。此
《基于地理神经网络加权回归的房价影响因素研究 ——以武汉市中心城区为例》
作者：赵玉春 / 年份：2022
练集的 Loss指标和验证集的 MAE指标进行组合评估。如果其中一个指标出现连续的持平或上升趋势，可认为模型训练出现过拟合迹象并停止训练，以前次保存的模型参数作为最终模型拟合结果。连续持平的容忍数可作为模型的一个超参数，在模型训练前定义。 3.3.4
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经开始出现过拟合趋势，此时停止训练，保存当前模型参数。早停机制可以避免模型在训练后期过度拟合训练数据，从而提高模型在测试集上的泛化能力。例如，在训练初期，模型的验证集损失随着训练轮数的增加而逐渐下降，表明模型在不断学习和优化；但当训练到一定轮数后，验证
《基于高分遥感影像的光伏板提取方法研究》
作者：任彤欣 / 年份：2024
，模型性能逐渐稳定，但在接近时出现轻微波 动，表明可能存在过拟合。因此，本研究将最佳训练轮次设置为，以避免模型在 后期训练中对训练数据的过度拟合，从而保持其在验证集上的良好泛化能力。此外， 选择轮次也有助于节省训练时间和计算资源，提高整体训练效率。在学习率设置 方面，图．
《芯粒系统的温度场预测方法及设备》
作者：王识君;熊铂;丁明 / 年份：2025
方法还可以使用早停法来防 止预设优化器过拟合。早停法是一种在机器学习和深度学习中用于防止模型过拟合、提高 模型泛化能力的技术。在模型训练过程中， 随着训练轮数的增加，模型在训练集上的损失通 常会逐渐降低，而在验证集上的损失会先降低后升高。这是因为模型在训练
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泛化能力。例如，在训练初期，模型的验证集损失随着训练轮数的增加而逐渐下降，表明模型在不断学习和优化；但当训练到一定轮数后，验证集损失开始波动甚至上升，此时早停机制就会发挥作用，停止训练，防止模型继
《互联网论文-51440》
证集上的损失是如何随着训练次数的增加而变化的。通常情况下，随着训练的进行，训练损失和验证损失曲线应该逐渐减小，表明模型在不断地学习和优化[9]。如果在训练过程中，验证损失在某一点开始增加，而训练损失继续减少，则可能是过拟合。为了防止过拟合，我们在模型训练过程中采
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上升，此时早停机制就会发挥作用，停止训练，防止模型继续过拟合。 梯度裁剪（Gradient Clipping）技术用于解决梯度爆炸问题。在深度神经网络训练过程中，当梯度值过大时，会导致参数更新幅度过大，使模型无法收敛甚至崩溃。梯度裁剪通过限制梯度的范数，将梯度值控制在一定范围内，从而保证训练过程的稳定性。具体实现时，计算梯度的 L2 范数，如果范数超过设定的阈值（如 5.0），则对梯度进行缩放，使其范数等于阈值。这样可以避免梯度爆炸对模型训练的影响，确保模型能够正常学习。 训练过程中，密切监控训练集与验证集
《【PyTorch梯度裁剪详解】：防止梯度爆炸的有效策略》
梯度裁剪（Gradient Clipping）是一项关键的技术，用于防止梯度爆炸问题，从而提升训练过程的稳定性和效率。 本章将简要介绍梯度裁剪的必要
《互联网论文-97872》
络 （1）梯度阈值 在LSTM模型中，梯度阈值的设置可以帮助控制梯度的大小，防止出现梯度爆炸的情况。梯度爆炸是指在训练过程中，梯度的数值变得非常大，导致参数更新过大，进而影响模型的稳定性和性能。本文搭建的LSTM模型将梯度阈值设置为1，意味着如果梯度的范数
《一种电动车组件智能自动化装配方法及系统》
作者：胡依林;杨凯 / 年份：2024
术，在深度神经网络中，尤其是循环神经网络，由于多次的反向传 播，梯度值可能会在某些情况下变得非常大，导致模型参数更新过度，最终导致模型无法收 敛或表现不佳，梯度裁剪可以通过将梯度的范数限制在一个预定的阈值范围内，从而防止 梯度值过大，从而避免模型无法正常训练， 使得训练过程更平稳，帮助模型更好地收敛。 [0
《基于对比学习的序列推荐算法研究》
作者：刘峙君 / 年份：2025
确保模型在训练初期能够稳定收敛。 梯度裁剪: 梯度范数阈值设为 1.0，防止对比学习导致的梯度爆炸。梯度裁剪通过限制梯度的最大范数，避免梯度更新过大，从而保持训练过程的稳定性。具体来说，在每次梯度更新前，计算梯度的范数，如果梯度范数超过设定的阈值 1.0，则将梯度缩放至阈值范围内，从而避免梯度过大导致的训练不稳定问题。 3.3.3 模型评估与调优策略 评估指标： 1. NDCG@K：
《互联网论文-66566》
梯度失控的重要作用，为研究者提供了一种既亲和又高效的解决方案。 2.2.2.全局梯度剪裁工作原理 当梯度向量的范数||g||超过设定的阈值C时，需要对梯度向量进行缩放，使其范数变为C。具体的缩放过程是将梯度向量g按照比例C||g||缩放，从而得到一个新的梯度向量g′，
《大学生毕业论文-568807》
ad_norm实现了梯度裁剪的方式，该函数会计算梯度范数，并根据事先约定的的阈值进行裁剪。也就是说，如果范数超过阈值，则会对所有梯度进行等比例缩放，令范数等于阈值。这样可以防止梯度爆炸，提高模型训练的性能。 最后，在每次迭代的最后都要更新一下优化器，学习率调度器的参数。保存每次迭代的模型。重
《基于联邦学习与混合加密的隐私保护推荐算法研究》
作者：夏萱 / 年份：2025
= + + + ， 12 , ,..., n g g g 为原始梯度向量g的各个分量。若计算出的梯度范数超过了设定的阈值， 则按照比例缩放，使其范数等于 max_norm，避免梯度过大对模型的稳定性和性能 产生一定的影响，具体数值对实验结果的影响在 4.4.5节中有进一步分析。实现梯
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能够正常学习。 训练过程中，密切监控训练集与验证集的准确率、损失值等指标。准确率反映了模型预测正确的样本比例，损失值则衡量了模型预测结果与真实标签之间的差异程度。通过实时追踪这些指标，可以直观了解模型的训练状态和性能变化。在训练初期，由于模型还未充分学习，训练集和验证集的准确率较低，损失值较高；随着训练的进行，模型逐渐学习到音频特征与类别之间的关系，准确率逐渐上升，损失值逐渐下降。如果发
《基于混合模型的晶体管线形变化AI检测方法》
作者：王鑫;范增;马文斌;徐锬;郭干城 / 年份：2025
图像数据输入模型，得到模型的预测结果，然后与验证集的预设标 准结果进行对比，计算准确率、召回率、F1值等评价指标。准确率反映了模型正确预测的样 本占总样本的比例；召回率衡量了模型能够正确识别出的正例样本占所有正例样本的比 例；F1值则是准确率和召回率的调和平均数，能够综
《基于深度学习的绵羊品种识别研究》
作者：李贵 / 年份：2024
指标 在图像分类任务中，通常使用准确率（Accuracy）和损失函数值（Loss）作为模型性能的评估指标，准确率用于衡量模型正确分类图像的能力，而损失值反映了模型的预测结果与实际值之间的差异。准确率是指模型正确分类的样本数量占总样本数量的比例，计算公式如 (4.13)所示。 TP
《一种制药行业大模型微调方法、装置、设备及存储介质》
作者：于春钰;陈致鹏;薛娇;陈尧 / 年份：2024
高或不稳定的Loss值可能指示模型存在问题，如过拟合或欠拟合。准确率和召回率是评估模型性能的两个主要指标。准确率衡量的是模型正确预测正类的比例，而召回率衡量的是模型识别所有实际正类的能力。在制药专利分析中，准确率和召回率尤其重要，因为它们直接关系到模型能否
《准确率到99但损失值为0.5? - 知乎》
准确率衡量的是模型预测正确的样本比例。 损失值衡量的是模型预测值与真实值之间的差距。
《基于自注意力机制的深度学习预测甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移》
作者：何青新 / 年份：2025
了模型的分类性能，包括准确率 、敏感性、特异性、阳性预测值 ，、阴性预测值 ，、’系数值和分数 等。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，衡量了模型整体预测的正确性。敏感性，也称为召回率或灵敏度，是指实际为正例且被模型正确预测为正例的样本数占实际正
《互联网论文-65970》
了两个主要的评价指标：平均准确率和损失率。平均准确率衡量的是模型在所有预测任务中正确预测的平均比例，反映了模型整体的预测准确性。损失率则衡量的是模型预 测值与真实值之间的平均误差，反映了模型在回归任务上的预测精度。 4.3 实验结果 本实验使用了PoseNet网
《互联网论文-14106》
，模型的预测结果就越接近实际目标［29］。 一般来说，准确率是衡量模型整体预测准确程度的指标，它表示模型预测正确的样本比例。准确率越高，说明模型的预测结果与真实标签更一致。而损失率和准确率之间存在一种相反的关系，当损失率较低时，模型的预测结果更接近真实标签
《基于深度学习的绵羊品种识别研究》
作者：李贵 / 年份：2024
(Positives)表示所有实际上是正类的样本数量；N(Negatives) 表示所有实际上是负类的样本数量。 损失值是用来表示模型的预测结果与实际标签之间不一致程度的度量。在训练过程中， 目标是最小化这个损失值。损失值也可以用来监控模型是否在训练过程中出现
《基于自然语言处理的飞行学员工作负荷管理能力评估研究》
作者：李佳员 / 年份：2024
在深度学习模型训练过程中评估模型性能的重要指标，它显示了模型在训练过程中损失函数值的变化情况，是用来量化模型预测值与真实值之间差异的函数 [70] 。通过观察Loss曲线，可以直观地了解模型在训练过程中的学习情况，理想情况下，训练损失和验证损失都应该随着训练的进行而逐渐下降，直到趋于稳定
《神经网络损失函数优化策略 - 百度智能云》
可以帮助我们观察模型的训练过程和判断模型是否收敛。在训练初期，由于模型尚未学习到数据的结构和特征，损失值通常会比较高。随着训练的进行，模型逐渐学习到数据的
《大学生毕业论文-76841》
具，它们提供了关于模型性能和学习动态的关键信息。 1.损失曲线（Loss Curve） 损失曲线描绘了模型在训练过程中的误差变化情况。在训练初期，由于模型参数尚未优化，损失值通常较高。随着训练的进行，模型逐渐学习到数据的内在规律和特征，损失值应逐渐下降，这表明模型的预测能力在提升，其预测结果与真实值之间的
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合的信号，需要及时调整训练策略，如采用早停机制或增加正则化强度。通过对这些指标的监控和分析，可以及时发现模型训练过程中出现的问题，并采取相应的措施进行优化，确保模型能够达到较好的性能。 4.　实验与结果分析 4.1　实验环境搭建 4
《项目过程管理指标 - 百度文库》
通过对这些指标的监控和分析，可以及时发现项目中存在的问题，并采取相应的措施进行调整和优化，以确保项目能够按时、按质、按量完成。
《大学生毕业论文-41937》
2.6训练过程监控与调整 在CNN的训练过程中，需要实时监控模型的性能变化，如损失值、准确率等指标。通过观察这些指标的变化趋势，可以及时发现训练过程中可能存在的问题，如梯度消失、过拟合等，并采取相应的措施进行
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24 线程，睿频可达 4.7GHz，能够高效处理复杂的计算任务，为实验中的数据处理和模型训练提供稳定的计算支持。显卡采用 NVIDIA RTX 3060，具备 6GB GDDR6 显存，拥有强大的并行计算能力，能够加速深度学习模型训练过程中的矩阵运算和卷积操作，显著提升模型训练速度。内存配置为 16GB DDR4 3200
《互联网论文-330058》
下：中央处理器（CPU）采用了AMD 4800H，这是一款具备出色计算能力和多线程处理能力的处理器，为实验中的数据处理和模型训练提供了强大的动力。同时，显卡方面选择了NVIDIA RTX 2060，这款显卡拥有强大的图形处理能力，对于深度学习模型中的大规模计算任务，能够提供高效的加速效果。 在实验过程中，利用GPU对卷积神经网络模型进行
《基于X射线图像的电力设备焊缝缺陷智能识别研究》
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数据处理和模型运算过程。 2) 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti，配备 8GB GDDR6显存，支持高效的 并行计算，是深度学习任务的理想选择。其先进的 CUDA核心和 Tensor核心极大地加速了模型训练，
《GPU在人工智能领域中能效优化策略与实践》
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的热点之一。 1 GPU在人工智能领域的应用 GPU在人工智能领域扮演着核心计算引擎的角色，通过强大的并行计算能力加速深度学习应用。神经网络训练过程涉及大量矩阵运算和数值计算，对计算资源要求极高。 GPU架构中数千个计算核心可同时执行数学运算，完美契合深度学
《互联网论文-13476》
），GPU拥有更多的计算核心和并行计算单元，可以同时执行多个计算任务。 CUDA采用基于线程和线程块的并行计算模型，可以并行处理深度学习中的许多计算任务，如矩阵运算和卷积操作。通过充分利用GPU的计算核心和并行计算单元，CUDA可以加速深度学习模型的训练和推断速度。
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种语音特征提取算法，辅助完成音频特征的提取和处理。 数据处理使用 NumPy 和 Pandas 库。NumPy 是 Python 的核心数值计算支持库，提供了多维数组对象和大量的数学函数，能够高效地处理和操作音频特征数据。Pandas 库则专注于数据的读取、清洗、分析
《Python大数据处理时，如何选择合适的库和框架？-CSDN博客》
天前NumPy：NumPy是Python的一个用于科学计算的库，提供了多维数组对象和相关的数学函数。它是Pandas等数据处理库的基础，常用于数值计算、线性代数、统计等任务
《【Python入门系列】第十七篇：Python大数据处理和分析》
之一。 它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以进行数据清洗、转换、合并、筛选等操作。 NumPy库：NumPy是Python中用于科学计算的基础库。 它提供了多维数组对象和强大的数学函数，可以高效地处理大规模数据集。 Matplotlib库：Matplotlib是Python中常用的数据可视化
《互联网论文-790954》
NumPy的ndarray对象，可以将这些代码与Python进行无缝集成，从而提高计算效率。 总之，NumPy是Python科学计算的重要库，提供了高效的多维数组对象和广泛的数学函数，使得数据处理和数值计算变
《NumPy: Python科学计算的基石 - 懂AI》
NumPy是Python科学计算生态系统的核心库,提供了强大的多维数组对象和各种数学函数。 本文全面介绍NumPy的主要特性、应用场景及其在科学计算中的重要地位。
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验中用于加载、整理和处理音频数据集，为后续的模型训练做好准备。 可视化方面，采用 Matplotlib 和 Seaborn 库。Matplotlib 是 Python 的绘图库，能够生成各种静态、动态和交互式图表，用于绘制模型训练过程中的准确率曲线、损失曲线等，直观展示模型
《大学生毕业论文-72567》
基础方法，然后通过直方图、箱线图或饼图等可视化图表展示数据的分布和特征，更直观地呈现数据信息。在绘制可视化图表时主要使用的是Matplotlib库与Seaborn库。 Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，用于生成各种静态、动态和交互式绘图。它提供了类似于Matlab的绘图接口，使得用户可以使用简单的代码生成高质量的图表和图形。M
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是 Python 的绘图库，能够生成各种静态、动态和交互式图表，用于绘制模型训练过程中的准确率曲线、损失曲线等，直观展示模型的训练过程和性能变化。Seaborn 则是基于 Matplotlib 的高级数据可视
《基于Pandas+Seaborn+Matplotlib的城市共享单车租赁分析可视化》
作者：徐豪;刘婉月;张自豪 / 来源：《现代信息科技》 / 年份：2024
图形和图表。它在数据科学和机器学习中广泛应用于数据可视化 [4] 。在本实验中，Matplotlib用于绘制模型训练和验证过程中的损失曲线和准确率曲线，帮助直观分析模型的性能。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能
《基于深度强化学习的自动特征提取模型研究》
作者：程凤敏 / 来源：《电子质量》 / 年份：2024
找到最优的方法和参数设置遥e冤可视化分析通过可视化工具渊如Matplotlib尧 Seaborn等冤绘制训练过程中的损失曲线尧准确率曲线等袁可以帮助我们了解模型的训练过程和性能变化趋势遥此外袁还可以绘制混淆矩阵尧 ROC曲线等可视化结果袁以直观地了解模型在
《互联网论文-43458》
0，但在不同类别上的性能存在差异，部分类别的精确度和召回率较低，这可能与类别不平衡有关。 最后，我们绘制了训练过程中的损失与准确率变化曲线和混淆矩阵图，以直观地展示模型训练和预测的性能。这些图表为进一步分析和优化模型提供了 29 可视化的依据。 综上所述，本章展示了
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程中的准确率曲线、损失曲线等，直观展示模型的训练过程和性能变化。Seaborn 则是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供了更美观、简洁的绘图风格和丰富的统计图表类型，有助于对实验结果进行更直观、深入的分析和展示。 4.2　实验方
《Python在大数据分析中的应用及其挑战研究》
作者：吴敏 / 来源：《第七届创新教育学术会议》 / 年份：2023
具，可以绘制折线图、散点图、直方图等多种静态图表，支持自定义图形属性和样式。1.2 Seaborn:Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更简洁美观的图表风格和更丰富的统计图表类型，如
《互联网论文-9744》
现，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等，这些算法可以直接应用于贷款放款预测。 3）Seaborn库：Seaborn 是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库，它提供了一个高级接口，用于创建复杂和信息丰富的统计图表。Seaborn旨在通过简化Matplotlib的复杂性并提供一组直观的函数和参数来简化数据
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2.1　评估指标选择 为了全面、准确地评估基于 LSTM 的音频分类模型的性能，本实验选用了准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）与 F1 分数作为主要评估指标。 准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比
《极限学习回归与分类实验研究：案例与实践-CSDN博客》
分类模型的性能通常会使用多个指标，包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1 Score) 。准
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on）、召回率（Recall）与 F1 分数作为主要评估指标。 准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，其计算公式为：，其中（True Positive）表示真正例，即实际为正类且被模型预测为正类的样本数；（True Negative）表示真反例，即实际为反类且被模型预测为反类的样本数；（False Positive）表示假正例，即实际为反类但被模型预测为正类的样本数；（False Negative）表示假反例，即实际为正类但被模型预测为反类的样本数。准确率能够直观地反映模型在整体样本上的分类准确程度。 精确率是指模型预测为正类的样本中，实际为正类的样本所占的比例，计算公式为：。精确率关注的是模型预测为正类的可靠性，当精确率较高时，说明模型在判断为正类的样本中，正确判断的比例较大，误判为正类的情况较少。 召回率是指实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的样本所占的比例，计算公式为：。召回率衡量了模型对正类样本的捕捉能力，召回率越高，表示模型能够更全面地识别出实际为正类的样本，遗漏正类样本的情况较少。 F1 分数是精确率和召回率的调和平均
《基于深度学习的道路小障碍物检测技术研究》
作者：邹国弘 / 年份：2024
论文度均值（mean Average Precision, mAP）等。各指标详细介绍如下： （1）准确率表示预测正确的目标数占样本总数的比例，如公式（3-8）所示，其中，TP（True Positive）表示真正例，即模型预测为正样本且实际为正样本的实例数；FP（False Positive）表示假正例，即模
《基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置》
作者：闫小良;崔琦 / 年份：2025
明 书 10/14页 CN 119475166 B 14 [0200] [0201] 其中，TP(True Positive)表示真正例，即实际为正例且被模型预测为正例的样本 数；TN(True Negative)表示真反例，即实际为反例且被模型预测为反例的样本数；FP (False Positive)表示假正例，即实际为反例但被模型预测为正例的样本数；FN(False Negative)表示假反例， 即实际为正例但被模型预测为反例的样本数。 [0202] 具体的，对于企业信用数据异常检测模型，将数据集中的异常企业标记为正例，正
《基于人工智能的企业信用数据异常检测方法及装置》
作者：闫小良;崔琦 / 年份：2025
(True Negative)表示真反例，即实际为反例且被模型预测为反例的样本数；FP (False Positive)表示假正例，即实际为反例但被模型预测为正例的样本数；FN(False Negative)表示假反例， 即实际为正例但被模型预测为反例的样本数。 [0202] 具体的，对于企业信用数据异常检测
《基于多模态融合的教师课堂情感识别方法研究及应用》
作者：王宁 / 年份：2025
Negative）表示真负例，即模型正确预测为负类的样本数；FP（False Positive）表示假 正例，即模型错误预测为正类的样本数；FN（False Negative）表示假负例，即模型错 误预测为负类的样本数。在情感识别任务中，准确率能够反映模型的总体分类能力。 精确率（Precision）用于衡量模型在预测为正类时，实际为正类的比例。对于情感 识别任务，精确率反映了模型在识别某一特定情感时的准确性。其计算公式为：
《瑞利衰落信道下自动调制识别算法研究》
作者：马运壮 / 年份：2023
影响，不能反映具体类别的分类效果。评价分类模型性能时还需要考虑其他指标，如精确率、召回率、F1值等。 精确率又称查准率，是指分类模型判定为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例。本文的调制识别问题中采用精确率衡量型正确识别目标调制信号的能力。精确率越高，意味着分类器预
《小样本条件下的轴承跨域故障诊断方法研究》
作者：张洪铂 / 年份：2025
堡±型 ’七七七准确率越高，表明模型整体上能够正确预测更多的样本，是衡量模型准确性的基础指标。精确率精确率是衡量模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。精确率反映了模型对正类预测的可靠性。其计算公式为： ：鲨 、 。 精确率意味着模型对正类的预测较为准确，错误的正类预测假阳性较少。 召回率 召回率衡量的是模型正确识别正类样本的能力，计算的是模型识别出的 正类样本占所有实际正类样本的比例。其公式为： 而 高召回率说明模
《基于多模态信息融合的行人轨迹追踪方法研究》
作者：项莘泽 / 年份：2025
命中概率。 Rank@5 表示算法top-5的击中概率。 P（Precision） 准确率是指在所有被模型预测为正类的样本中，实际 为正类的比例。 R（Recall） 召回率是指在所有实际为正类的样本中， 模型正确预 测为正类的比例。 rank@1是另一种常见的行人重识别指标，它表示在给定查询图像的情况下， 算法返回的
《物联网入侵检测的随机特征图神经网络模型研究》
作者：罗国宇 / 年份：2025
)所示： Recall= TP TP+FN (4−2)精确率越高，表示模型在预测正常流量时更为准确，误判为攻击的情况较少。召回率：表示实际为正常流量的样本中，模型成功预测为正常流量的比，其计算公式如公式(4-3)所示： Precision= TP TP+FP (4−3)召回率越高，表示模型能够更好地识别正常流量，减少漏判的风险。 F1得分：是精确率和召回率的调和平均数，综合考虑了模型的精确度和
《基于深度学习的酒店虚假评论识别研究》
作者：姚元帅 / 年份：2024
衡量的是模型对正例预测结果的可靠性程度。计算公式如公式 4.2所示。 (4.2)召回率(rec): 召回率是在所有实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的样本的比例，它反映了模型捕获正例样本的能力，计算公式如公式 4.3所示。 (4.3)精确率和召回率的
《基于Transformer的网络表情包多模态情感分类方法研究》
作者：池胜楠 / 年份：2024
4.3所示。 ������= �� ��+�� （4.3）召回率的取值范围在0到1之间，数值越高表示模型对正类样本的识别能力越强，即模型能够更好地捕捉到所有正类样本中的真实正类。 （4）F1值（F1-Score） F1值（F1-Score）是一个综合性的评
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越高，表示模型能够更全面地识别出实际为正类的样本，遗漏正类样本的情况较少。 F1 分数是精确率和召回率的调和平均数，计算公式为：。F1 分数综合考虑了精确率和召回率，能够更全面地评估模型在正类样本分类上的性能，当精确率和召回率都较高时，F1 分数也会较高，因此 F1 分数常被用于综合评价模型的
《基于深度学习的手势识别算法研究》
作者：蔡宇 / 年份：2023
TP FN = + (2.12) 在一些场景中，单一使用精确率或者召回率不足以全面评估模型，在这种情况下，F1分 数通过精确率和召回率的综合使用来充分的评估模型。 2.4.4 F1 分数 F1分数综合考虑了模型的精确率和召回率，F1分数是精确率和召回率的调和平均数 [52] ，它的公式如式（2.13）所示。 1 2
《基于深度学习的专利技术主题识别和发展趋势预测研究》
作者：刘俊 / 年份：2024
召回率越高，说明模型覆盖真实正样本的能力越强。 TP R TP FN = + (3.12) F1值：F1值是精确率和召回率的调和平均数，其计算公式如公式(3.13)所示。F1值综合考虑了精确率和召回率，能够平衡两者之间的关系，是评价模型综合性能的重要指标。F1值越高，表明模型的精确度和覆盖度都较为理想，模型的整体性能越好。 2 1 PR F PR  = + (3.13) （4）标注
《大学生毕业论文-221955》
本的比例。这意味着提高精确率可能会导致召回率下降，反之亦然。为了综合评估模型的性能，深度学习中引入了F1分数，它是精确率和召回率的调和平均数。F1分数综合考虑了模型的准确率和召回率，能够提供更为全面和准确的评价结果。F1分数的计算公式如下。 F1分数的取值范围是0到1之间，值越大表示模型
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分数常被用于综合评价模型的优劣。 除了上述指标外，本实验还引入了混淆矩阵来直观展示模型在各个类别上的分类效果。混淆矩阵是一个的矩阵，其中为类别数，矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别，矩阵中的每个元素表示实际为某一类别的样本被预测为另一类别的样本数量。通过混淆矩阵，可以清晰地看出模型在哪些类别上容易出现误分类，分析误分类的原因，如音频特征的相似性、样本数量不均衡等，从而有针对性地对模型
《基于深度学习的轻量化表情识别算法研究及应用》
作者：陈永强 / 年份：2025
，需将每个类别视为独立的二分类问题，并汇总所有类别的结果来计算整体准确率。 模型的预测结果还可以通过混淆矩阵进行直观展示。混淆矩阵是一个kk  的方阵， 其中 k为类别总数，矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别，每个元素的数值反映了 模型在不同类别上的分类情况。相关计算公式见式(2-17)。 , ,
《混淆矩阵：有哪四个基本指标？ - 哔哩哔哩》
8日混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。 它是一个二维矩阵，用于展示模型在不同类别上的分类结果。 混淆矩阵的行表示实际的类别，列表示模型预测的类别。 矩阵的每个元素表示模型将实际类别划分为预测类别的数量。 通常，混淆矩阵的对角线上的元素表示模型正确分类的样本数
《基于专利数据的航空航天领域新兴技术预测研究》
作者：冯森 / 年份：2025
9) （4）混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是分类任务中常用的可视化工具，用于直观展示模型在各类别上的预测结果。它以矩阵的形式呈现，其中每一行 表示实际类别，而每一列表示模型预测的类别。混淆矩阵的每个元素对应的是某个 实际类别被预测为某个类别的次数，通过混淆矩阵可以全面了解分类模型的性能， 特别
《基于深度时空网络的动态面部表情识别》
作者：邓科豪 / 年份：2024
交叉验证的折数。 2.5.2混淆矩阵 混淆矩阵是在分类问题中用于评估模型性能的一种表格，它能够清晰地展示模型在每个类别上的预测结果。混淆矩阵的结构通常是一个二维的矩形表格，行表示真实类别，列 表示预测类别。每个单元格中的值表示实际属于该行对应类别，而模型预测为该列对应类 别的样本数量。其能够分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。对于二分
《大学生毕业论文-23019》
用于评估分类模型性能的一种表格。在混淆矩阵中，模型的预测结果与实际标签被组织在一个矩阵中，以便清晰地展示模型的分类情况。混淆矩阵通常是一个N×N的矩阵，其中N是分类的类别数量。在混淆矩阵中，行表示实际类别，列表示预测类别。矩阵的对角线上的元素表示模型正确分类的数量，而非对角线上的元素表示模型错误分类的数量。通过分析混淆矩阵，可以得出模型
《基于拓扑特征与纹理特征的光伏红外图像重构与识别》
作者：孙海蓉;樊涛;李若彤 / 来源：《电力科学与工程》 / 年份：2025
混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的二维矩阵，其行表示真实类别，列表示预测类别。矩阵中的每个元素表示相应的真实类别和预测类别的样本数量，通过混淆矩阵可以直观地了解模型在各个类别上的分类准确性，包括正确分类和错误分类的情况，进而计算出诸如准确率、精确率、召回率、平衡精度F
《大学生毕业论文-51573》
矩阵是评估模型分类性能的一种常见方法，尤其是在多分类问题中。混淆矩阵可以将模型的分类结果可视化为热力矩阵图，其中行表示数据的实际类别，列表示数据的预测类别。混淆矩阵的每个行表示实际属于某一类别的样本被预测为另一类别的样本数量。以下是一个示例混淆矩
《混淆矩阵heatmap图 - CSDN文库》
矩阵中，行表示实际类别，列表示预测类别。 对角线上的元素表示正确分类的样本数，非对角线上的元素表示错误分类的样本数。 混淆矩阵heatmap图可以直观地展示混淆矩阵的
《基于最新发表的端到端实时目标检测模型YOLOv10开发构建》
阵中，行代表实际的类别，而列代表预测的类别。 每个单元格的值表示实际类别为行对应类别、预测类别为列对应类别的样本数量。 通过这种方式，混淆矩阵能够清晰地展示模型在各类别上的表现，包括正确分类和错误分类的数量。
《混淆矩阵、ROC与AUC——分类模型评估标准 - 知乎》
阵的行表示实际类别，列表示预测类别，矩阵中的每个元素表示某一类别的样本被错误分类为另一类别的数量或比例。 混淆矩阵应用的非常广泛，譬如在医学领域的检验中我们常常听到的…
《互联网论文-141670》
阵） 混淆矩阵可以帮助用户评估分类模型性能，通过比较实际类别和预测类别来展示模型的分类准确性。其中，行代表实际类别，列代表预测类别，每个单元格的值表示实际为该行类别但被预测为该列类别的样本数量。通过混淆矩阵可以计算准确率、召回率和F1分数等指标，了解模型在不同类别上的分类情况，识别问题并改进模型效果。
《互联网论文-4506》
的元素）表示实际属于第p类且被正确预测为第p类的样本数量，这通常被称为“真正例”。 混淆矩阵的每一行的和表示该真实类别中所有样本的数量。混淆矩阵的每一列的
《基于人工智能的自适应静态数据脱敏方法及装置》
作者：崔琦;杜鹏;李晖;潘珂 / 年份：2024
上述代码将生成一个带有注释的混淆矩阵热图，其中每个单元格中的数字表示相 应的样本数量，颜色越深表示样本数量越多，通过可视化混淆矩阵，可以直观地看出模型在 哪些类别上容易出现混淆， 以及哪些类别被模型正确分类的比例较高。 [0157] 可选的，根据计算得到的准确率、
《一文彻底搞懂机器学习 - 混淆矩阵（Confusion Matrix）》
通过混淆矩阵，可以直观地了解模型在各个类别上的表现，包括正确分类和错误分类的样本数量。
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验过程中，确保所有模型使用相同的 MFCC 特征作为输入。对于 SVM 模型，采用径向基核函数（RBF），通过网格搜索方法对惩罚参数和核函数参数
《Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在遥感图像土地利用》
SVM 模型使用径向基核函数（RBF），通过网格搜索和交叉验证优化惩罚参数 C 和核函数参数 gamma；随机森林模型调整树的数量、最大深度等参数；CNN 模型采用经典的
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CNN 模型，构建了一个包含多个卷积层和池化层的网络结构，卷积层用于提取音频特征的局部模式，池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。网络的最后连接全连接层和 Softmax 分类器，实现音频类别的预测。在训练过程中，使
《基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质》
作者：陈益森 / 年份：2025
（CNN）、循环神经网络 （RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。以 CNN为例，构建包含多个卷积层、池化层和全连接层的网络结构。卷积层用于提取音频信号的局部特征，池化层用于降低数据维度，减少计算量。全连接层则将前面提取的特征进行整合，输出最终的分类结果。收集大量的忙音和非忙音音频数据，对
《经典卷积神经网络——VGG16-百度开发者中心》
积层和5个池化层。 这些网络层被组织成三个部分，分别是卷积层、池化层和全连接层。 每一部分的卷积层都包含多个小的卷积核，用于提取图像中的特征。 池化层则用于降低图像的维度，减少计算量和过拟合的风险。 全连接层则用于将前面部分的特征映射到最终的分类结果上。 VGG16模型
《互联网论文-18262》
现了CNN模型的构建、编译、训练和评估过程模型由多个卷积层和池化层堆叠而成其中包括三个卷积层块每块由多个卷积层和最大池化层组成。卷积层用于提取数据中的局部特征而池化层则负责降低特征的空间维度同时增加对输入变化的不变性。在卷积层之后，使用Flatten层将多维特征图拉平为一维数据以便
《基于YOLOv8和CNN模型的直流电晕放电模式识别方法及系统》
作者：吴田;刘佳;梁书嘉;王瑜;赵慧敏;聂伟;柏洋;朱姝;颜燕红;吴凤 / 年份：2025
可以加快梯度下降的收敛速度，并防止训练过程中出现数值不稳定。 [0029] CNN的核心在于其层叠的卷积层与池化层组合，通过卷积层提取图像的局部特征，再通过池化层降低特征图的维度并提升计算效率，卷积操作的计算公式如下： （4） （5）能够有效解决梯度消失问题，保持梯度为正的部分不
《互联网论文-117760》
杂度的重要特点。由卷积层、池化层和全连接层等结构将其根据每个部分的功能排列组成网络。就形成了CNN。卷积层，用于提取图像的局部特征，池化层，用于降低特征的空间维度[2]。全连接层用于输出预测结果。CNN在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有广泛应用。
《基于深度迁移学习的复合绝缘子憎水性识别》
作者：邱志斌;刘洲;廖才波;于小彬 / 来源：《2021年江西省电机工程学会年会》 / 年份：2022
性的语义特征。池化层是通过池化函数对卷积层提取出的特征图进行降采样，常用的池化操作包括最大池化和平均池化，可以降低特征表示的维度，减少参数量和计算量，以控制过拟合。全连接层的作用是对模型提取到的特征进行归纳总结，然后将其输入到softmax层中进行分类。在图像分类
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和 Softmax 分类器，实现音频类别的预测。在训练过程中，使用 Adam 优化器，学习率设置为 0.001，训练轮数为 50。 为了保证对比实验的公平性，所有模型均在相同的训练集、验证集和测试集上进行训练和评估，并且采用相
《基于毫米波雷达和相机融合的多尺度目标检测方法研究》
作者：葛玉虎 / 年份：2024
80×1280大小，由于图像分辨率相对较大，训练和测试的批尺寸大小设置为4，训练轮次设置为120，采用Adam优化器，初始学习率为 0.001，动量为0.937，为了确保实验的有效性，所有的测试和验证过程中，图像的分 辨率与训练过程相同，均为1280×1280。除此之外，为了保证
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训练轮数为 50。 为了保证对比实验的公平性，所有模型均在相同的训练集、验证集和测试集上进行训练和评估，并且采用相同的评估指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数和混淆矩阵）。在数据预处理阶段，对所有模型的输入数据进行相同的标准化和归一
《EEMD-MPE-KPCA-LSTM、EEMD-MPE-LSTM、EEMD-PE》
训练集、验证集和测试集，在训练集上训练模型。 模型评估： 在测试集上评估模型的性能，采用准确率、精确率、召回率、F1 值、混淆矩阵等指标来衡量
《设计svm分类器的基本流程_百度文库》
测试数据上进行预测。 评估指标：计算评估指标，例如准确率、精确率、召回率、F1分数和混淆矩阵，评估模型的性能。 超参数调优： 网格搜索或交叉验证：通过优化超参数(如正则化参数C和核参数
《大学生毕业论文-66009》
机搜索方法调整模型的超参数，如学习率、批量大小和训练轮数。 ⑤模型评估：1)验证和测试：使用验证集和测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率和F1分数等指标。2)结果分析：通过混淆矩阵和ROC曲线等可视化工具分析模型的分类效果，识别模型的优势
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精确率、召回率、F1 分数和混淆矩阵）。在数据预处理阶段，对所有模型的输入数据进行相同的标准化和归一化处理，确保数据的一致性。在模型训练过程中，控制其他实验条件相同，如训练设备、软件环境等，仅改变模型
《大学生毕业论文-73845》
型的输入要求，将图像均匀调整为224x224像素，并应用随机水平翻转、旋转、颜色调整等数据增强来提高模型的泛化性。还进行了数据规范化和标准化，以确保输入数据的一致性。 在模型开发阶段，本研究选择了ResNet、DenseNet和VGG等预训练的深度学习模型，并将其最
《基于多因素决策与强化学习的交通出行优化策略-CSDN博客》
的数据进行清洗、去噪和标准化处理，确保数据的质量和一致性，为模型训练提供可靠的数据支持。 3.2 权重系数确定
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的曲线，以深入分析模型的训练过程和性能变化。 从训练集和验证集的准确率曲线来看，在训练初期，模型的准确率较低，随着训练轮数的增加，模型逐渐学习到音频特征与类别之间的映射关系，准确率快速上升。在训练到第 10 轮左右时，训练集准确率达到 85% 左右，验证集准确
《验证准确率变化曲线训练过程_百度文库》
准确率的变化情况。在训练开始时，模型的准确率通常较低，随着训练的进行，模型逐渐学习到更多的知识，并且准确率逐渐提高。在训练后期，模型的准确率可能会
《验证准确率变化曲线训练过程_百度文库》
准确率的变化情况。在训练开始时，模型的准确率通常较低，随着训练的进行，模型逐渐学习到更多的
《互联网论文-43216》
失率随着训练轮数的增加而变化的变化情况。损失率曲线呈现出了随着训练轮数增加而逐渐增加的趋势。这是因为在训练初期，模型对数据的拟合程度较低，因此损失值较高；随着训练的进行，模型逐渐学习到更多的特征和规律，对数据的拟合程度也逐渐提高，损失值相应降低。然而，当模型对数据的拟合程度达到一定程度
《从基础到前沿：揭秘人工智能中的文本分类技术》
训练集数据对模型进行训练，以学习文本特征与类别之间的映射关系。 模型评估 ：使用验证集或测试集评估模型的性
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训练到第 10 轮左右时，训练集准确率达到 85% 左右，验证集准确率达到 80% 左右。随着训练的继续进行，准确率增长速度逐渐放缓，但仍保持上升趋势。当训练到第 15 轮左右时，模型基本趋于收敛
《基于数据增强与特征融合的方面级情感分析研究》
作者：李思琪 / 年份：2025
轴代表训练轮次的递增，而纵轴则以百分比形式展示了模型的准确率。在训练初期，原始模型展现出了相对较高的准确率，具体数值达到了 74%。然而，随着训练轮次的不断推进，原始模型的准确率增长速度逐渐放缓。直至训练后期，原始模型的准确率才接近并稳定在 81% 左右。相比之下，特征融合模型在训练初
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确率稳定在 95% 左右，验证集准确率稳定在 92% 左右，且在后续的训练轮次中，验证集准确率波动较小，表明模型没有出现明显的过拟合现象，具有较好的泛化能力。 损失曲线的变化趋势与准确率曲线相反。在训练初期，由于模型参数初始化时与最优参数存在
《基于脑电信号的人脑活动解码及可视化研究》
作者：钱东官 / 年份：2025
G信号的视觉特征提取方面具有较强的表达能力，能够在较少的训练轮次内学习到有效的特征表示。进入训练后期后，训练集与验证集的准确率波动较小，进一步验证了模型的稳定性，且未出现明显的过拟合或欠拟合现象，表明其具有较强的泛化能力。损失曲线与准确率曲线趋势一致，随着训练进程的推进，损失值持续下降并趋于平稳，尤其在训练初期，损失快速
《基于深度学习的社交媒体在线评论细粒度情感分析研究与应用》
作者：谷晓梅 / 年份：2025
有效地从训练数据中学习特征。验证损失初期与训练损失同步下降，之后趋于平稳，两者最终保持较小的差距，说明该模型没有明显的过拟合现象。测试损失与验证损失的变化趋势基本一致，且数值接近，进一步验证了模型的泛化能力。整体来看，该模型的训练过程稳定，损失函数逐
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现象，具有较好的泛化能力。 损失曲线的变化趋势与准确率曲线相反。在训练初期，由于模型参数初始化时与最优参数存在较大差距，模型对音频数据的分类能力较弱，损失值较高。随着训练的进行，模型通过反向传播算法不断调整参数，损失值迅速下降。在训练到第 10 轮左右时，训练集损失下降到 0.3
《互联网论文-76756》
训练轮次的逐渐增多，训练损失和验证损失也在变化。这两个指标是评估模型在训练过程中性能提升的关键指标。在训练初期，模型的预测结果与真实标签之间存在较大差距，训练损失较大。随着训练的进行，模型通过反向传播算法不断调整其参数减小预测误差，从而逐渐降低训练损失。模型在训练过程中，通过不断学习数据特征，使其对训练数据的
《基于深度学习的级联H桥储能变流器故障诊断方法研究》
作者：顾建锋 / 年份：2024
的诊断模型具有强大的故障识别与分类能力，模型在特征提取与分类决策方面表现优越。初期，网络权重初始化，对数据的分类能力较弱，导致准确率较低。经过每次迭代，网络通过反向传播算法不断调整权重参数，使得损失函数最小化。因此，训练集准确率迅速上升，网络逐渐学习到了训练数据中的特征。测试集准确率在迭代
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播算法不断调整参数，损失值迅速下降。在训练到第 10 轮左右时，训练集损失下降到 0.3 左右，验证集损失下降到 0.4 左右。之后，损失值下降速度逐渐减缓，当训练到 15 轮左右时，训练集损失稳定在 0.15 左右，验证集损失稳定在 0.2 左右，说明模型在此时已经学习到了音频数据的主要特征，能够较好地对音频进行分类。如
《DeepSeek超参优化实战：AutoML调参全解析，解锁AI性能》
训练集上的损失值在训练后期下降至 0.3 左右 ，在验证集上的损失值也下降至 0.4 左右 ，损失值的大幅下降说明模型的拟合能力得到了显著提升，能够更好地
《大学生毕业论文-62125》
的增加而逐渐下降。这表明模型的预测结果逐渐趋近于真实标签。在前15轮训练期间，损失值的下降速度较快，之后损失值下降速度逐渐变缓。最终，训练集损失值在0.65左右，测试集损失值在0.70左右。这说明模型在训练集和测试集上都取得了较好的效果。 在图4.2.b中，我们可以看到Dice分数随着训练轮数
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在训练过程中，早停机制发挥了重要作用。当验证集损失连续 5 轮未下降时，模型停止训练，有效避免了过拟合现象的发生。通过早停机制，模型在保持较好的训练集性能的同时，也确保了
《验证损失和训练损失之间的差距_持续的训练损失和验证损失》
在训练过程中监控验证损失，当验证损失连续多轮不再下降时，停止训练，避免过拟合。 数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作，增加数据的多样性，提高模型的泛化
《一种基于数据水平融合的多模态双路径融合网络结构》
作者：胡凯;夏鹏凯;任旖航;张亮;黄洁华;李江;李洁 / 年份：2025
度训练的重要手段。在 训练过程中，模型的性能在验证集上会随着训练轮次（epoch）的增加而发生变化。当验证集 损失连续若干个 epoch 不再下降时，表明模型可能已经开始出现过拟合现象，继续训练可 能会导致模型泛化能力下降。通过将 patience 值设为 3，意味着当验证集
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在测试集上取得了优异的性能表现。模型的准确率达到了 92.5%，这意味着在测试集中，模型能够正确分类的音频样本占总样本数的 92.5%，表明模型在整体上具有较高的分类准确性。F1 分数达到了 91.8%，综合考虑了精确率和召回率，进一步证明了模型在各个类别上的分类性能较为均衡，能够较好地识别
《互联网论文-131806》
至1135不等，共计10000个样本。整体性能指标显示，模型的准确率（Accuracy）为0.98，这意味着在所有测试样本中，模型正确分类的比例为98%。这表明模型在整体上具有很高的分类准
《基于人工智能的桥梁支座健康检测系统》
作者：张兴 / 来源：《信息记录材料》 / 年份：2024
数据来评估SVM模型的性能。 33结果分析 本实验的结果如表1所示，整体准确率为094，表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。 高准确率表明模型在整体上有很好的分类性能。 正常类别（类别1）的精确率为0 93，异常类别（类别－1）的精确率为0 96，
《互联网论文-176166》
回率普遍接近或超过0.9，特别是在类别唤醒度为3、4、5、6、7和8上，模型的表现尤为突出，这反映了模型在这些类别上具有极高的预测准确性。 F1分数: F1分数是精确率和召回率的调和平均数，它在模型的精确率和召回率之间提供了平衡的视角。在本例中，所有类别的F1分数均达
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一步证明了模型在各个类别上的分类性能较为均衡，能够较好地识别不同类别的音频。 通过对混淆矩阵的分析，我们可以更直观地了解模型在各个类别上的分类情况。在区分古典音乐与爵士乐这两个相似类别时，模型出现了一定的误分类
《互联网论文-24388》
测标签的标题。混淆矩阵的对角线元素表示模型正确预测的样本数量，非对角线元素表示模型将样本误分类为其他类别的数量。通过混淆矩阵可以更直观地评估模型在不同表情类别上的表现。 观察混淆矩阵可以发现，大多数情况下，模型在对不同表情进行分类时表现良好，对角线上的值
《大学生毕业论文-47417》
，为后续的研究和应用提供参考和指导。 图 混淆矩阵 Figure confusion_matrix 通过观察混淆矩阵中的数值分布，我们可以直观地了解模型在不同类别上的表现情况。例如，如果模型经常将猫错分为狗，这可能表明模型在区分这两个类别的特征上存在困难。猫和狗虽然
《混淆矩阵怎么看？准确率、精确率、召回率 - 哔哩哔哩》
通过观察混淆矩阵，可以直观地了解模型在不同类别上的分类情况。 例如，可以通过查看矩阵的对角线元素来了解模型在每个类别上的准确率；通过查看矩阵的非对角线
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型出现了一定的误分类情况。在混淆矩阵中，有 5 个实际为古典音乐的样本被误判为爵士乐，同时有 3 个实际为爵士乐的样本被误判为古典音乐。这主要是因为古典音乐和爵士乐在音频特征上存在一定的相似
《基于预测模型的金融产品选择影响因素研究》
作者：张鑫 / 来源：《电子商务评论》 / 年份：2024
进一步分析混淆矩阵，我们发现类别 2的样本在预测时出现了较为显著的误判。具体来说，有 13个类别 2的样本被错误地预测为类别 1，同时有 6个类别 3的样本被误判为类别 2。这提示我们，类别 2与类别 1和类别 3之间的界限可能较为模糊，分类器难以准确区分
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可以看出，LSTM 模型在各项性能指标上均显著优于 SVM 和 CNN 模型。LSTM 模型的准确率相较于 SVM 提升了 23%，相较于 CNN 提升了
《大学生毕业论文-36637》
预测中展现了显著的潜力和应用前景[3]。 第四节综合性能对比分析 将三种模型的结果进行对比分析，明显可以看出LSTM-CNN组合模型在几乎所有性能指标上都优于单独的CNN和LSTM模型。通过集成两种模型的优点，LSTM-CNN不仅提高了预测的精确度，还增强了模型对快速变化的响
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要是因为 LSTM 模型能够有效捕捉音频序列的长期依赖关系，通过门控机制对输入信息进行选择性记忆和遗忘，从而更好地学习到音频数据中的时序特征和模式。而 CNN 模型虽然在图像识别等领域表现出色，能
《互联网论文-83614》
门控”机制，实现了对过去信息的选择性记忆与遗忘，从而有效地建模了序列数据中的长期依赖关系。这一机制解决了RNN在捕捉和利用历史信息方面的不足，使其成为处理长期依赖问题的
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的时序特征和模式。而 CNN 模型虽然在图像识别等领域表现出色，能够自动提取数据的局部特征，但在处理音频这种具有长期依赖关系的时序数据时，其局部特征提取的优势难以充分发挥，对音频整体特征的
《多元分类预测 | Matlab 基于卷积长短期记忆网络(CNN-LSTM》
23年9月2日总结起来，结合卷积神经网络和长短时记忆网络是一种有效的方法来实现数据分类任务。 CNN能够提取时序数据的局部特征，而LSTM能够学习时序数据的长期依赖关系。 通过将这两种网络结合起来，我们可以更好地理解和利用数据。
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证了 LSTM 模型在音频分类任务中的优势，为音频分类技术的发展提供了有力的支持。 为了探究关键超参数对基于 LSTM 的音频分类模型性能的影响，本实验分别调整了 LSTM 隐藏层神经元数量、Dropout 丢弃
《基于多生理特征的管制员认知负荷评估》
作者：杨静 / 年份：2024
ttention模型在提取眼动深度特征上的有效性，这为该模型作为认知负荷评估任务中眼动特征提取的分支提供了有力的支持。为了进一步探究不同生理特征及其组合对模型性能的影响，本文使用单一语音生理特征、单一眼动生理特征、多生理特征分别使用对应的模型进行消
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Dropout 丢弃率和学习率，并对模型性能进行了评估。 在调整 LSTM 隐藏层神经元数量时，分别设置为 64、128、256。当隐藏层神经元数量为 64 时，模型的学习能力相对较弱，无法充分学习到音频特征中的复杂模式和依赖关系，导致模型在测试集上的准确率为 88.5%，F1 分数为 87.8%。
《基于CEEMDAN-LSTM模型的中国商品期货已实现波动率预测》
作者：徐洋 / 年份：2024
规模设置，经过一系列超参数调优实验，最终选定了双层 LSTM隐藏层加一层全连接层的神经网络结构。两层 LSTM隐藏层的神经元节点数量分别设定为 128和 64，全连接层的神经元节点数量为 16。考虑到高频金融数据在算法分解前后都呈现出较高的复杂度和丰富的隐含信息，这样的深层隐藏层
《基于道路交通信息的增程式汽车制动回收能量管理策略研究》
作者：程浩楠 / 年份：2025
处理后的10%的数据作为测试集来逐一 确定这三个参数的具体取值。 4.3.2.1 隐藏层节点数选取 LSTM的隐藏层神经元数量反映了其提取数据特征的能力。神经元数量较少时， LSTM的学习能力较弱，可能导致欠拟合问题；而神经元数量较多时，虽然学习能力 和拟合效果增强，但容易引发过拟合现象
《大学生毕业论文-60887》
长且效果不佳。通过细致观察和对比，力求找到最适配的学习率，以平衡模型的收敛速度和最终的生成效果。对于隐藏层的神经元数量，分别设置了128、256、512等不同的数值。神经元数量过少可能限制模型的表达能力，难以充分捕捉唐诗的复杂特征；过多则可能导致过拟合或计算资源的过度消耗。通过反复试验，探寻能
《大学生毕业论文-247》
合，即在训练数据上表现良好但在测试数据上表现较差，甚至会导致梯度消失或梯度爆炸的问题更加明显。 减少隐藏神经元的数量可能导致模型的表示能力不足，无法充分捕捉数据中的复杂模式，影响模型的预测性能。过少的隐藏神经元可能导致模型欠拟合，即无法在训练数据上达到良好的性能，
《一种核电厂设备故障的诊断方法》
作者：夏虹;黄学颖;刘永阔;姜莹莹;尹文哲;冉文豪 / 年份：2025
在训练过程中，不同的隐藏层神经元数量会使Bi‑LSTM对设备运 行数据的时序特征捕捉能力产生差异。当神经元数量过少时，模型可能无法充分学习到数 据中的复杂时序依赖关系，导致对故障模式的识别能力下降，从而在验证集上的准确率较 低；而当神经元数量过多时，模型可能会过度
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，准确率提升到 92.5%，F1 分数提升到 91.8%。然而，当隐藏层神经元数量进一步增加到 256 时，模型的复杂度大幅提高，容易出现过拟合现象，虽然在训练集上的准确率有所提升，但在测试集上的准确率反而下降到 90.0%，F1 分数下降到 89.5%。 在调整
《大学生毕业论文-207807》
nsformer模型中的隐藏层神经元数量的变化趋势与前一幅图较为相似，但是其变化原因却有一定的不同。当隐藏层神经元的数量较少时，模型的学习能力较弱，容易出现过拟合的现象，此时增加神经元的数量可以明显提高模型的预测准确度。但是当隐藏层神经元的数量达到约1024后
《互联网论文-105774》
出现了过拟合或欠拟合的现象。如果模型在训练集上的准确率一直很高，但在验证集或测试集上的准确率却很低，那么很可能是出现了过拟合；相反，如果模型在训练集和验证集上的准确率都很低，那么可能是
《基于自注意力机制的文本分类算法的研究》
作者：季云 / 年份：2021
是指，模型在训练集上的预测准确率和测试集上的预测准确率一直无法提升，训练误差和泛化误差一直无法下降。过拟合是指，模型在训练集上的预测准确率很高，训练误差很低，但是在测试集上的预测准确率却很低，泛化误差很高。之所以会产生这两种现象，其中一个原因是，模型的复杂度越高，其需要训练的
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在调整学习率时，分别设置为 0.01、0.001、0.0001。当学习率为 0.01 时，模型的参数更新步长过大，导致模型在训练过程中无法收敛，损失值不断波动，准确率仅为 85.0%，F1 分数为
《基于深度学习的三相串联故障电弧检测研究》
作者：张宇海 / 年份：2024
学习率决定了模型在每次迭代中参数更新的步长，因此其选择直接关系到模型能否有效学习并达到良好的性能。当学习率设置得过大时，模型参数的更新步长会过大，导致在训练过程中损失函数值出现剧烈波动，模型难以稳定收敛。相反，如果学习率设置得过小，将导致模型收敛速度极慢
《《YOLO炼丹指南：Ultralytics YOLO模型训练全攻略》》
习率设置过大，模型在训练时可能会跳过最优解，导致无法收敛，损失函数可能会出现剧烈波动甚至上升。例如，当学习率为 0.1 时，模型的权重更新幅度过大，可能会使模型在训练过程
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ut 丢弃率为 0.2、学习率为 0.001 时，模型性能最优。在进行模型超参数调整时，应根据具体任务和数据集的特点，合理选择超参数，避免模型出现过拟合或欠拟合现象，以提高模型的分类性能。这
《深度学习的模型选择与调参技巧(Ⅲ)_百度文库》
在进行模型选择和调参时，需要根据具体的任务需求和数据情况进行合理的选择和调整。通过合理的模型选择和调参，可以提高深度学习模型的性能，实现更加精确的预测和识别。
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现过拟合或欠拟合现象，以提高模型的分类性能。这些超参数调整的规律为后续模型优化提供了重要参考，有助于进一步提升基于 LSTM 的音频分类模型的性能。 5 模型优化与改进方向 5.1　基于混合模型的优化
《基于超高频RFID的奶牛典型行为识别方法研究》
作者：李相廷 / 年份：2025
样本复制策略对数据进行处理与训练。初始两层LSTM结构的三种行为平均识别精度为89.35%，这一结果为后续模型性能优化提供了基准和参考。为进一步提升LSTM模型的分类性能，本研究围绕不同优化方向进行了系统深入的实验探索。首先，针对LSTM网络的结构深度开展了
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音频序列中复杂依赖关系的学习能力，本研究尝试设计一种 LSTM-Transformer 融合模型。 Transformer 模型以其强大的自注意力机制而闻名，能够在处理序列数据时，同时关注序列中的所有位置，从而有效捕捉全局依赖关系。将 Transformer 与 LSTM 相结合，有望充分发挥两者的优势。在设计的 LST
《基于特征融合的多模态会话情感识别研究》
作者：程佳玮 / 年份：2025
捕捉到对话元素之间的复杂关联， 进而有效地传播和整合上下文信息。 ⚫ CTNet [30] ：基于 Transformer架构展开设计，旨在对模型间和模型内的交互信 息进行精确建模。Transformer以其强大的自注意力机制而闻名，能够在处理长序列 数据时有效地捕捉不同位置之间的依赖关系。CTNet 利用这一特性，能够更好地处 理多模态数据中不同
《互联网论文-33428》
的输入和输出之间添加残差连接，并对每个子层的输出进行层归一化，以此来加速训练并帮助梯度流动[22]。 Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），它允许模型在处理序列中的每个位置时，同时关注序列中的其他位置并计算相关权重。自注意力机制能够对输入序列中的所有位置进行有效的交互和信息传递，从而捕捉到长
《大模型在急性ST段抬高心肌梗死风险预测与治疗方案制定中》
Transformer 架构的核心是自注意力机制，它能够让模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉数据中的全局依赖关系。在心肌梗死风险预测
《根据RNN和Transformer的结构特点及区别和多头注意力机制》
Transformer模型引入了自注意力机制，它允许模型在处理序列的每个元素时，同时考虑序列中的所有位置。 这种机制使得Transformer能够捕捉序列中元素之间的全局依赖关系。 2. **无循
《适用于血管疾病的多模态AI诊断及风险分级系统、方法、装置、介质及程序产品》
作者：胡予;罗蔓;蒯铮;高利红;韦怡超;王薇茜;徐孟哲;徐子茗;徐成喜 / 年份：2025
意力机制的深度学习模型，其核心优势在于能 够处理长距离依赖关系，并且具有并行化处理长序列数据的能力。Transformer模型中的自 注意力层能够使模型在处理时间序列数据时，捕捉到序列中任意两个时间点之间的依赖关 系，无论它们在序列中的距离有多远。这种机制允许模型并行处理序列数
《HoRain云--深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT》
自注意力机制允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的所有位置，捕捉长距离依赖关系。 此外，由于自注意力机制的计算可以并行进行，Transformer模型能够充分利用现
《基于图神经网络的药物-蛋白质结合亲和力预测模型研究》
作者：邱文静 / 年份：2024
。编码器由 N个同构层堆叠组成，每一个层均包含多头自注意力机制和全连接前馈网络两个关键组合部分。多头自注意力机制允许模型在不依赖于序列顺序的情况下，同时关注输入序列中所有位置的信息，从而捕捉全局依赖关系。通过将注意力分散到多个并行的“头”上，模型能够在不同的子空间内学习数据的多种表示。全连接前
《Transformer架构：为大模型发展打下坚实基础 - 百度智能云》
模型能够更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而提高模型的性能。 在Transformer模型中，自注意力机制允许模型在处理每个单词时，都能够关注到输入序列中的所有其他单词，从而有效捕捉输入序列中的全局信息。 二
《Transformer 02：多头注意力机制的工作原理_transformer》
注意力机制允许模型在处理序列数据时对不同位置的信息进行加权关注，从而更好地捕捉全局依赖关系。 Transformer模型引入了自注意力机制（self-attention），它允许模型在序列中的
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ransformer 网络，接收 LSTM 层输出的特征表示，并通过自注意力机制对整个音频序列进行全局建模。自注意力机制能够计算序列中每个位置与其他位置之间的关联程度，从而使模型能够聚焦于对分类任务最为关键的音频片段，捕捉到长序列音频中
《时间序列预测的新选择：Informer模型解读 - 百度智能云》
于处理长序列数据。 与LSTM模型相比，Informer模型具有更高的计算效率和更强的表示能力。 它通过自注意力机制对序列中的每个位置进行全局建模，能够捕捉到序列中的长期依赖关系。 此外，Informer模型还采用了稀疏自注意力机制，进一步提高了模型的计算
《大学生毕业论文-39569》
力机制 自注意力机制是一种动态为序列中各个位置分配不同注意力权重的机制，广泛应用于自然语言处理和其他序列建模任务中。自注意力机制核心思想在于通过计算序列中每个位置与其他所有位置之间的关联性，从而实现全局范围内的序列建模。这一思想使得模型能够充分捕捉序列中的上下文信息，进而提升对序列数据
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升了 3.2%，F1 分数也从 91.8% 提升至 94.5%。通过对混淆矩阵的分析发现，融合模型在区分相似音频类别时表现更为出色，如在区分古典音乐与爵士乐时，误分类的样本数量明显减少。
《大学生毕业论文-5257》
本的数量。混淆矩阵的每一列的和表示被预测为该列所对应类别的所有样本的数量。 选择理由：本课题研究中，通过混淆矩阵能够清晰地看到模型在区分不同音乐类型时的表现，快速识别出模型在哪些音乐类别上预测准确，哪些类别上容易混淆。这种直观的展示方式可以在实验过
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STM-Transformer 融合模型也存在一定的局限性。由于 Transformer 模型的计算复杂度较高，随着序列长度的增加，计算量呈平方级增长，导致融合模型的训练时间和计算资源消耗明显增加。在实验中，融合模型的训练时间相较于纯 LSTM 模型延长了约 50%。为解决这一问题，后续
《面向图像智能解译的高效Transformer研究》
作者：王丹 / 年份：2024
尤其是那些难以获取大规模标注数据的场景下，模型的训练和泛化能力可能会受到限制。 3.计算资源消耗大： Transformer注意力层的计算复杂度随着输入序列长度的增加而呈平方增长，导致需要消耗大量的计算资源。这一特性在资源受限的环境下将限制 Transformer的应用范围和
《一种用基于SSM用于生成长文档摘要/关键词的模型》
作者：楼亮 / 年份：2025
的计算复杂度高：Transformer模型依赖于自注意力机制来捕捉 序列中的长距离依赖关系，而该机制的计算复杂度为O(n²)，即随着输入序列长度的增加， 模型的计算量呈平方级增长。对于科技文献这样长篇的文本， 计算资源的需求会显著增加。 这不仅导致模型在训练时需要大量的计算资源，还使得推理阶段的计算成本非常高。特别 是在实际应用场景中，如果需要对大量
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提高模型的泛化能力，本研究引入了 L2 正则化与数据增强技术。 L2 正则化，也称为权重衰减（Weight Decay），通过在损失函数中添加权重惩罚项，限制模型参数的规模，防止模型学习到过于复杂的模式，从而避免过拟合。在基于 LSTM 的音频分类模型中，L2 正则化项被添加到交叉
《揭秘L2正则化：揭秘神经网络如何避免过拟合的秘密》
L2正则化，也称为权重衰减（Weight Decay），是一种在损失函数中添加惩罚项的技术。 其目的是通过限制模型参数（即权重）的大小，来减少模型的复杂性，从而防止过拟合。
《揭秘L2正则化：揭秘神经网络如何避免过拟合的秘密》
L2正则化，也称为权重衰减（Weight Decay），是一种在损失函数中添加惩罚项的技术。 其目的是通过限制模型参数（即权重）的大小，来减少模型的复杂性，从而防止过拟合。
《互联网论文-17330》
速梯度向量在正确方向的下降，可视为滚下山坡的球，在滚动过程中转换动能，有助于跳出局部最优解。 (3)权重衰减（Weight Decay）：通过在损失函数中加入L2正则化项，权重衰减有助于抑制模型复杂度，为了防止模型过拟合，L2正则化被广泛使用。与L1正则化不同，L2正则化并不导致权重稀疏化，而是仅仅降低权
《大学生毕业论文-42047》
神经元的输出置为零。通过在迭代过程中随机删除一些神经元，可以减少神经网络的复杂性，防止过拟合。 5）权重衰减（Weight Decay）：权重衰减是一种通过在损失函数中引入权重的惩罚项来减少参数的幅度的方法。它可以限制模型参数的大小，避免过度拟合。 这些方法可以单独或结合使用，根据具体问
《大学生毕业论文-14301》
损失函数中添加权重的绝对值之和作为惩罚项，来鼓励模型使用更少的特征，即让权重矩阵变得稀疏；L2正则化通过在损失函数中添加权重的平方和作为惩罚项，来限制模型参数的规模。这有助于防止模型过于复杂，从而避免过拟合。过拟合在模型训练数据时容易导致其泛化能力差，使模型复杂度增加，所以需要对模型正则化。 最终
《大模型训练：解决震荡问题的策略 - 百度智能云》
通过在损失函数中添加一项关于模型复杂度的项（如L1或L2正则化），可以防止模型学习过于复杂的特征，从而避免在局部最优解附近震荡。 总结起来，当模型训练过程中出现严重的loss震荡问题时，我们可以尝试
《《驯服“过拟合”之兽：守护人工智能算法的精准与稳健》-腾讯 ...》
通过在模型的目标函数中添加额外的约束项，来限制模型的参数规模，避免模型过于复杂。 常见的正则化方法有 L1 正则化和 L2 正则化。 L1 正则化会使得模型的一些
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导致模型欠拟合；当较小时，模型对参数的约束较弱，可能会出现过拟合
《大学生毕业论文-46475》
以在测试集上获得最佳性能。一般而言，当正则化系数较大时，模型的复杂度降低，有助于减少过拟合，但也可能导致欠拟合。而当正则化系数较小时，模型的复杂度较高，可能会出现过拟合，但在测试集上的表现可能会更好。同时，在使用正则化极限学习机模型时，也需要注意正则化系数的选
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数据增强技术通过对原始训练数据进行变换，生成新的训练样本，从而扩充训练数据集的规模和多样性，提高模型的泛化能力。在音频分类任务中，我们采用了多种数据增强方法，包括音频变速、加噪和音调变换。音频变速通过改变音频的播放速度，生成不同速度版本的音频样本，使模型能够学习到音频在不同速度下的特征变化；加
《大学生毕业论文-134289》
特征，增加模 型对变化的适应能力插入删除 位置准确 2.4.3音频数据增强方法 如表2-8所示，音频数据增强方法是指对原始音频进行一系列的变换和处理，以扩充训练数据集的规模和多样性，同时提升音频处理任务的性能和鲁棒性[5]。 表2-8音频数据增强方法 方法描述难度场景评估优点注意事项速度 扰动改变音频播放速度生成 不同语速的新样本中语速变 化任务语速 变化增加语速变化样本，增 强模型泛化能力需要平滑 变速音高 扰
《PyTorch 中的数据增强|极客教程》
本的多样性和数量，提高模型的泛化能力和性能。 阅读更多： Pytorch 教程. 什么是数据增强. 数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换和扩充，生成新的训练样本。 这样做的目的是增加训练集的样本数量，提高模型的泛化能力和鲁棒性。 数据增强可以应用于多种领域，如计算机视觉、自然
《基于数据增强的质谱仪灯丝电流传感器故障诊断及校准研究》
作者：李新硕 / 年份：2024
Google Brain团队的研究员 Tobias J. Rasmus在 2015年提 出。该方法通过对原始数据进行变换和处理，生成更多新的模型训练数据，从而扩充了 数据集的规模和多样性，提高了机器学习模型的泛化能力。在深度学习和机器学习领域， 数据增强方法得到广泛应用，涵盖数据处理、计算机视觉、语言处理等多个
《面向虚拟数字人的小样本语音合成技术研究》
作者：周浩博 / 年份：2024
了合成语音的自然度和个性化 [38] 。 数据增强是提高小样本语音合成模型性能的有效策略之一，它通过扩展训练数据集的多样性来增强模型的泛化能力。在语音合成领域，数据增强通常包括对原始语音样本的各种音频信号处理技术，以模拟真实世界中的声音变化，从而提高模型对不同语音特征
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速度版本的音频样本，使模型能够学习到音频在不同速度下的特征变化；加噪则是在音频中添加不同强度的高斯白噪声，模拟实际环境中的噪声干扰，增强模型对噪声的鲁棒性；音调变换通过调整音频的音高，生成不同音调的音频样本，丰富模型对音频
《Deepfake攻防挑战赛音视频赛题之数据增强（Datawhale AI》
加噪声 ：向音频中添加不同类型的噪声，如白噪声、粉红噪声等，以提高模型对噪声的抗干扰能力。
《基于声振法的隧道衬砌脱空检测研究》
作者：代清松 / 年份：2024
仅能够增加数据的多样性，更能够模拟现实中的真实环境，以此来增加模型的鲁棒性。 音频加噪方法通过向原始音频信号中添加适当强度的噪声，以此来模拟真实环境中的噪声情况， 从而提高模型的鲁棒性。 音频加噪数据增强方法适用于需要模拟真实环境中噪声的情况，比如，在异常声音检测、语音识别、等任务
《一种基于TDNN模型的海上风电叶片状态识别方法》
作者：范恩齐;沈金荣;王泽昊;汤一彬;申云乔;吴昱锋;刘张景俊;孙昊 / 年份：2025
，显著提升了模型的泛化能力，使其在实际环境中对各种 变化的适应性更强。 [0039] 在原始声纹信号中叠加不同信噪比的高斯白噪声，模拟实际环境中的背景噪声干 扰，增强模型对噪声的鲁棒性；利用时间拉伸算法，将声纹信号的语速随机调整至原速的 90%‑110%之间，模拟不同语速下的
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则化与数据增强技术优化后的模型，在验证集上的准确率波动明显减小，模型的泛化能力显著提升。在未采用优化策略时，模型在验证集上的准确率在 85% - 90% 之间波动；而采用优化策略后，模型在
《互联网论文-19286》
仍然具有较好的泛化效果。相比之下，其他模型在测试集上的表现下降更明显，表明它们在处理未见过的数据时，模型的泛化能力仍有待提升。 4.4集成学习 针对各模型在测试集上的验证结果下降的问题，本文将通过测试集得到的结果采用集成学习进行再分析。作为一种强大的机器学习
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分类模型在实际部署中的需求，本研究提出了模型轻量化的改进方向。 模型剪枝是一种有效的轻量化技术，它通过移除模型中不重要的连接或神经元，减少模型的参数数量和计算量。在基于 LSTM 的音频分类模型中，可以采用基于权重的剪枝方法，根据权重的绝对值大小来判断连接的重要性，将绝对值较小的权重置为零，从而实现模型的稀疏化。通过剪枝，模型的计算复杂度降低，内存占
《面向自动驾驶的大模型高效压缩技术：综述.docx - 原创力文档》
模型剪枝技术：通过去除模型中不重要的连接或神经元来减少模型参数数量，从而实现压缩。 这种技术可以显著降低模型的计算复杂度和存储需求，同时保持模型性能。
《互联网论文-35242》
小特征图的大小，降低计算量。全连接层是CNN中的最后一层，用于将特征图转化为输出结果。 近年来，通道剪枝成为了一种有效的轻量化方法，可以去除不必要的神经元通道，从而减少模型的参数数量和计算量。通道剪枝通常分为结构化和非结构化两种方式，其中结构化剪枝通常是指去除整个卷积核，而非结构化
《基于环境模型交互学习的FMCW激光线性化策略研究》
作者：王智柯 / 年份：2025
前提下，显著降低模型的计算量和存储需求，从而提高模型的部署效率。 2.4.3 神经网络剪枝 神经网络剪枝是一种通过去除神经网络中不重要的连接或神经元来减少模型复杂度、提高计算效率和减少存储需求的技术。其基本原理是确定一种衡量神经网络连接或神经元重要性
《模型轻量化中的模型剪枝（Pruning）方法——权重剪枝》
轻量化的重要方法，通过移除神经网络中不重要的权重参数，能够有效减少模型的存储和计算需求。 尽管权重剪枝在提升模型效率方面具有显著优势，但在实际应用
《深度学习模型优化：飞桨工程师揭秘MobileNetv3-YOLOv3》
技术，它通过去除模型中的冗余连接和权重，降低模型的复杂度和计算量。 在MobileNetv3-YOLOv3模型中，我们可以采用基于重要性的剪枝方法，如基于梯度、基于激活值等，来去除不重要的连接和权重，从而实现模型的压缩。
《卷积神经网络的模型压缩与硬件加速研究 - 豆丁网》
技术则通过去除 网络中冗余的连接或神经元，减少参数数量 和计算量。参数量化和二 值网络则进一步将参数从浮点数转换为低比特整数或二值，从而大幅 减少模型大
《一种基于人工智能的施工监测方法及系统》
作者：杨元炜;杨荣宗;钟冬红;张新兴;张英;曾悦;张振州;宋敏 / 年份：2025
务的贡献程度得出，权重分布反映不同网络连接在识别安全帽佩戴、危险区域入 侵等异常行为时的重要性差异。权重剪枝算法根据权重数值的绝对值大小和梯度信息判断 网络连接的重要性，权重绝对值较小的连接对模型输出的影响较小，被标记为低贡献度连 接。剪枝操作将低贡献度的网络连接从模型中移除，
《模型剪枝算法：优化深度学习模型的有效途径 - CSDN博客》
gnitude Pruning (幅值剪枝): 作为最直观且广泛应用的非结构化剪枝方法 [1]，幅值剪枝直接根据权重的绝对值大小来判断其重要性。 绝对值越小的权重被认为对模型的输出影响越
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约 30%，而准确率仅下降了 1% - 2%，在可接受的范围内。 量化技术通过将模型的权重和激活值从高精度数据类型转换为低精度数据类型，如将 32 位浮点数转换为 8 位整数，来减少模型的内存占用和计算量。在音频分类模型中，采用量化技术可以显著降低模型在嵌入式设备上的存储需求和计算资源消耗，提高模型的推理速度。同时，为了减少量化带来的精度损失，可以采用量化感知训练（Quantization - Aware Training，QAT）技术，在训练过程中模拟量化误差，使模型适应低精度表示，从而在保持模型性能的前提下实现模型的轻量化。 除了模型剪枝和量化技术，探索轻量级模型架构也是实现模型轻量化的重要途径。例如，将轻
《大学生毕业论文-28655》
算平台（例如GPU）来实现实时计算。这对于产品来说是不可以接受的，而模型量化是减少计算量的有效方法。 量化是将网络权重和激活值从高精度转换为低精度的过程，例如将32位浮点数转换为8位整数int8。同时，我们希望转换后的模型的准确性与转换前的相似。即，在计算出量化值之后，最终结果
《模型量化 Model Quantization | 百科 | HyperAI超神经》
量化技术，它涉及将神经网络的权重和激活从高精度浮点数转换为低精度格式，例如 16 位或 8 位整数。 将模型的权重从标准浮点数据类型（例如，32 位浮点数）转换
《面向无人机航拍图像的目标跟踪算法与部署研究》
作者：吕智成 / 年份：2023
进行反向传播更新模型权重，所以不需要使用高精度数据进行运算，考虑对模型进行量化从而降低计算耗时。模型量化即将模型的权值和激活值从原先的高精度数据格式转化为低精度数据格式，如从 32 位浮点型数据转换位 8 位整型数据，在这个转化过程中计算准确率会不可避免的出现损失，模型量化 需要尽可能使转换后的计算准确率
《融合可见光与红外图像的无人机载车辆检测技术研究与应用》
作者：郭忠杰 / 年份：2025
型部署与性能测试 理效率，这对无人机载的嵌入式平台尤为重要。常见的优化技术有： （1）模型量化：模型量化是指将模型中的参数如权重、偏置等从高精度类型转为低进度数据类型的过程。以FP32量化到INT8为例，量化过程中除将模型参数由浮点数转为整数之外，同时还记录
《融合目标检测技术的多分类焊缝检测研究》
作者：李戍斌 / 年份：2025
需要对模型进行微调，以恢复因剪枝而可能带来的性能损失。模型量化（Quantization） [60]通过将模型中的浮动点数值转换为较低精度的表示 （例如，将 32位浮点数转换为 8位整数），有效减少模型的存储空间和计算开销。量化方法包括将权重从浮点数转换为低精度整数，并且可以对神经网络中的激活值进行类似处理。量化通常能显著提高推理速度并减少存储需求，但可能会带来一定的精度损失。为减小精度损失，现代量化方法如量化感知训练（QAT）通过细化训练过程来优化量化效果。 知识
《面向无人机航拍图像的目标跟踪算法与部署研究》
作者：吕智成 / 年份：2023
不可避免的出现损失，模型量化 需要尽可能使转换后的计算准确率与转化前相近，模型量化的优势包括：（1）将模型权重和激活值从高精度数据转化为低精度数据后，模型数据所占用的存储空间会减少，以从 32 位浮点型数据转换位 8 位整型数据为例，模型数据占用的存储空间将减少至原先的四分之一。（2）大多数处理器对低精度数据进行运算都比对高精度数据进行
《互联网论文-45194》
带来的精度损失。 3.5 数据量化方法 数据量化是另一种重要的模型压缩技术。其基本思想是将模型中的高精度数据（例如32位浮点数）转换为低精度数据（例如8位整数），以此降低模型的存储和计算需求，提升模型运行的效率。 在数据量化过程中，每一个高精度数值会被映射到一个低精度数值。这个
《互联网论文-2972》
tization Aware Training, QAT）是一种减小深度学习模型大小、提高运行效率，同时尽量减少量化带来的精度损失的方法。与传统的训练后量化（Post-training Quantization）不同，QAT的关键思想是在模型训练过程中模拟量化的效果（伪量化因子），使得模型能够适应量化带来的信息损失，从而在实际应用量化时保持更高的性能
《语义相关性预测模型、方法、装置、存储介质及计算机设备》
作者：苑爱泉;吴晓东;姜谷雨;穆瑞斌;王晓伟;侯俊屹;王志承 / 年份：2025
度计算环境。通过上述方法，可以将模型中的浮点数权重和激活值转换为占用更少位数的整数表示。在此基础上，为了缓解量化带来的性能退化，可以采用量化感知训练（QAT，Quantization Aware Training）对模型进行端到端的优化，即在训练阶段插入伪量化节点，使模型在反向传播中同步学习量化误差补偿机制，最终输出既能够适应低精度运算又能保持语义完整性的在线提
《大学生毕业论文-61147》
图4.6 静态量化流程图 4.2.3 量化感知训练 对于训练好的模型，不管怎么去量化，都会导致显著的精度损失，量化感知训练（Quantization-Aware Training，简称QAT）在训练阶段就引入量化的概念，帮助模型适应量化误差，从而提高精度。量化感知训练通过在网络里插入模拟量化节点，来对模型实现量化和反量化，
《低精度INT8神经网络：性能与精度的深度剖析》
量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）：在训练过程中引入量化噪声，使模型逐渐适应低精度运算，从而减少量化带来的精度损失。 混合精度训练 ：结合使用
《互联网论文-210464》
并固定下来，而动态量化则在模型推理过程中动态完成，允许更灵活地处理不同的输入。另一种高级的量化策略是量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），它在训练过程中模拟量化的效果，可以更好地保持量化后模型的精度。 尽管量化能有效降低模型的资源需求，但它也可能带来精度损失。近年来，研究者们通过改进量化算
《一种视觉Transformer模型的压缩方法》
作者：周维;陈俊权;阎国军;张锟;隗锋 / 年份：2025
精度(如8位整数)，有效地减少了计算复杂度和内存消 耗。然而，量化技术的应用也面临着诸多限制。例如，量化感知训练(Quantization‑Aware Training,QAT)通过在训练过程中模拟量化的效果来提高模型适应能力，但这通常会增加 训练时间和复杂度。此外，后量化训练(Post‑Training Qua
《深度学习模型量化：从 PTQ 到 QAT 的深入解析---part A》
QAT通过在训练过程中模拟量化操作，让模型逐步适应量化误差，从而在量化后仍能保持较高精度。 其训练过程与标准训练类似，但在每次前向传播中引入了量化和反量化操作
《DeepSeek-R1量化模型深度分析及优化方案 - 知乎》
训练中，通过模拟量化误差，使模型在训练时适应低精度表示，从而减少量化对模型性能的影响。 混合精度量化 ：结合不同精度的计算，
《模型压缩与轻量化.pptx - 人人文库》
在保持模型性能的同时，显著降低模型的复杂度和计算成本。模型剪枝轻量化模型的设计和实现量化训练1.量化训练是一种将模型的权重和激活值从浮
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级特性。将其与 LSTM 结合，有望在保证音频分类性能的前提下，降低模型的计算复杂度和内存占用。在未来的研究中，可以进一步优化轻量级模型架构的设计，探索更适合音频分类任务的模型结构，拓展基于 LSTM 的音
《大学生毕业论文-31357》
存储资源的消耗，提高模型的运行速度和效率。可以通过精简模型结构、使用轻量级网络或优化算法实现等方法来降低模型的计算复杂度和内存占用；对SuperPoint和SuperGlue模型进行进一步优化，提高模型的鲁棒性和稳定性，使其能够更好地适应复杂场景和不同质量的图像，可以尝试引入更多的数据增强技术、
《揭秘图像分类算法：最新技术突破与实际应用挑战 - 云原生实践》
降低模型的计算复杂度和内存占用，研究人员提出了许多轻量级模型，如MobileNet、ShuffleNet等。 这些模型在保持较高分类准确率的同时，显著降
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泛化能力。 通过在公开音频数据集上的实验，基于 LSTM 的音频分类模型展现出卓越的性能。在准确率、召回率、F1 分数等评价指标上均显著优于传统机器学习模型 SVM 以及深度学习模型 CNN，准确率达到 92.5%，F1 分数达到 91.8%，充
《互联网论文-133110》
络（LSTM）。CNN在处理图像时擅长捕捉空间特征。融合了这两种模型的优点，使得多模态识别算法在材质分类任务中展现出了卓越的性能。通过比较准确率、精确率、召回率、F1值等多种评价指标，我们对模型性能进行了全面评估。结果表明，在各个类别上，多模态模型的分类结果更为精确，误分类
《基于脑电信号的高速电梯乘运性能认知评价方法》
作者：张才;李敏;方学宠;陈向俊;徐峰;胡炳涛 / 来源：《机械设计》 / 年份：2025
络的深度特征学习能力，优化了网络结构与参数配置，从而进一步提升了分类性能。试验结果表明：WD-CNN在准确率、精确率、召回率和F1分数等关键指标上均显著优于传统机器学习方法及其他深度学习模型，充分验证了所提出方法的有效性和优越性。 然而，文中的研究也有局限性。由于本研究主要基于用户
《通读【基于深度学习的网络异常流量检测研究与系统实现】》
在准确率、精确率、召回率、F1分数这四个评价指标上的表现均优于传统 机器学习算法，体现了深度学习在进行异常流量检测任务时的优越性。此外，相较于单一的深度学习模
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音频特征的学习和识别上还存在提升空间。 基于本研究的成果和不足，未来研究可从以下几个方向展开：一是结合多模态特征，进一步提升模型性能。除了音频的 MFCC 特征外，可融合音频的频谱特征、时频图
《【预测模型】基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法》
未来的研究方向可以从以下几个方面展开： 探索更有效的优化算法，进一步提升模型的预测精度。 研究更复杂的深度学习模型，如Transformer等，提高模型对复杂时间序列数
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时处理能力，能够在短时间内对大量音频数据进行准确分类。未来可结合边缘计算技术，将模型部署到边缘设备上，减少数据传输延迟，提高模型的响应速度，实现音频分类的实时应用，如智能语音助手、实时音频监控等。同时，
《大学生毕业论文-472297》
Sort的算法，降低计算复杂度，提高实时性。同时，探索其他先进的目标检测和跟踪算法，提升系统性能。 边缘计算：将模型部署在边缘计算设备上，实现车辆检测和跟踪的本地化处理，减少数据传输延迟，提高系统响应速度。 智能调度：结合交通管理系统，开发智能调度算法，优化交通流量，提高道路利用率，减少交通拥堵
《边缘计算：在移动设备上部署深度学习模型的优势与注意点》
将模型部署在移动设备上可以减少数据传输的延迟和计算延迟，提高应用的响应速度。. 保护用户隐私. 在移动设备上部署深度学习模型可以保护用户隐私。. 深度学习模型
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现音频分类的实时应用，如智能语音助手、实时音频监控等。同时，研究模型的压缩和优化技术，降低模型的计算复杂度和内存占用，使其更适合在资源受限的设备上运行。 参考文献 [1]　Hochreiter S, Schmi
《大学生毕业论文-86177》
过深入研究CNN模型的结构和训练策略，开发出能够准确识别水果种类和品质的模型。 降低模型复杂度：探索模型压缩和加速技术，优化网络结构，以降低模型的计算复杂度和内存占用，使其更适合在资源受限的环境中部署。 实现实时检测：设计高效的数据处理流程和响应机制，确保系统能够快速准确地处理用户
《互联网论文-4512》
习模型能够在更广泛的场景下发挥作用。 在模型优化方面，研究者们可能会进一步探索模型剪枝、量化和蒸馏等技术，以降低模型的计算复杂度和内存占用，使其能够在资源受限的设备上运行。同时，为了应对可解释性挑战，未来的研究可能会关注开发更具可解释性的模型结构，如基于知识蒸馏
《神经网络轻量化：挑战与解决方案-百度开发者中心》
技术手段，降低神经网络的计算复杂度、内存占用和推理时间，以便在资源受限的设备上实现快速部署和实时的推断。 这涉及
《模型轻量化中的模型架构优化方法详解 - CSDN博客》
降低模型在推理过程中的计算需求，使其适合在资源受限的设备上运行。 减少存储需求：降低模型的参数量和内存占用，减少模型的存储空间。 提高推理速度：加快
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