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卷积神经网络的基本概念和技术概述目录TOC\o"1-3"\h\u23091卷积神经网络的基本概念和技术概述 [46]。梯度下降算法总是保持一样的学习率对网络参数进行更新，该算法与梯度下降算法不同的是，可以根据前两次梯度的矩估计对于不同参数采用不用的学习率。这样使得网络参数的更新更加平稳，收敛的速度也会有所提升，提高了网络训练的效率。它将历史平方梯度vt乘以一个衰减因子并将历史梯度mt保存下来，其定义如下：mt(1.10)v(1.11)其中mt和vθt+1(1.12)1.2.3L2正则化项在卷积神经网络中可能存在过学习的情况，L2正则化是一种解决网络过学习的算法。为了可以减少函数过拟合，L2正则化算法在损失函数中添加权重的正则化项，这样损失函数变为以下形式：ER(1.13)在公式中，ω表示的是权重向量，α表示的是正则化系数，正则化函数FωFω(1.14)1.3本章小结本章内容主要介绍了卷积神经网络的基础知识、基本概念、结构组成，以及对行为识别的特征提取所起到的作用。依次介绍卷积神经网络各层的操作原理和作用，最后介绍了卷积神经网络参数优化的三种方法。为本文所提出的基于多传

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