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本发明公开了一种对于梯度变化敏感的卷积神经网络模型，基于当前和最近的梯度构造了一种自适应学习率调控因子，该学习率因子可以智能调控每个参数学习率因子。当代价函数在该参数的维度上处于上升沿或者下降沿时，此时代价函数对于该参数的偏导数持续为正或者持续为负，我们可以通过增大其学习率以加快代价函数的收敛；当代价函数在该参数维度上位于最小值点附近时，此时代价函数对于该参数的偏导数会呈现正负交替出现的现象，我们可以通过降低其学习率以加快代价函数的收敛。本发明弥补了Adam算法在迭代过程不充分利用局部梯度的变化
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112364986 A
(43)申请公布日 2021.02.12
(21)申请号 202011359001.7
(22)申请日 2020.11.26
(71)申请人 南京医科大学
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