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基于模拟退火过程的深度神经网络输出范围分析
本文介绍了一种基于模拟退火算法的新算法，用于解决深度神经网络 (DNNs) 的输出范围估计问题，通过理论分析和实验评估，包括对 Ackley 函数的测试，展示了该算法在导航复杂非凸表面和准确估计 DNN 输出范围方面的有效性。
PDF4 days ago
SANIA：Polyak 类型优化框架导致尺度不变的随机算法
SANIA 是一个优化框架，通过自适应优化方法和预条件方法，解决了在训练深度神经网络中需要手动微调步长和处理问题缩放或病态的挑战。在分类任务中，包括凸和非凸情境下进行了广泛实证研究。
PDF6 months ago
NP-SBFL：连接基于频谱的故障定位与错误的神经途径诊断间的鸿沟
这篇论文提出了一种新颖的 NP-SBFL 方法，它通过使用层次相关传播（LRP）技术来确定关键神经元并确定哪些关键神经元是有问题的。该方法通过多阶段梯度上升（MGA）有效激活一系列神经元，并在维持以前神经元的激活的同时确定故障神经元。实证结
PDF8 months ago
利用深度神经网络进行恶意软件分类：性能评估与边缘设备应用
利用深度神经网络（DNNs）对恶意软件进行分类的有效性和性能进行评估，结果表明在不同类型的恶意软件上，DNNs 能够准确分类且具有较高的准确率，且通过优化模型架构和利用边缘计算能力，这些 DNN 模型在资源受限场景下实现了高效性能，为提前检
PDFa year ago
深度神经网络中适应层自适应权重剪枝的高效联合优化
我们提出了一种新颖的层自适应权重剪枝方法，通过优化输出失真最小化并同时遵守目标剪枝比例约束，实现了对深度神经网络 (DNNs) 的优化。我们发现和利用了多个层的权重剪枝导致的输出失真具有非常重要的可加性特性，并基于此特性将剪枝问题建模为一个
PDFa year ago
ICML基于维度驱动的标签噪声学习
本文提出了一种新的视角 —— 通过研究训练样本的深度表示子空间的维数，来理解在具有大量错误类标的数据集上训练准确的深度神经网络（DNNs）的普适性。根据这一发现，作者开发了一种新的维度驱动型学习策略，该策略在训练过程中监测子空间的维度并相应
PDF6 years ago