《基于改进Dropout和特征梯度融合的深度学习模型性能提升策略》

技术简介：

为了提升深度学习模型的泛化能力和准确率，提出基于高斯能量分布控制的Dropout和特征梯度融合改进策略。在多个公共图像数据集和自制文本数据集上设计多组对比实验，实验结果表明，提出的改进方法能够有效地提升深度学习模型的泛化能力和准确率。

研发人员：王顺先;金耀;许淮;王文;顾苏杭;霍之琳;