基于Im2col的并行深度卷积神经网络优化算法
Parallel deep convolution neural network optimization based on Im2col
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 赣南科技学院 电子信息工程学院, 江西 赣州 341000
3. 中南大学 计算机学院, 长沙 410083
摘要
针对大数据环境下并行深度卷积神经网络（DCNN）算法中存在数据冗余特征多、卷积层运算速度慢、损失函数收敛性差等问题，提出了一种基于Im2col方法的并行深度卷积神经网络优化算法IA-PDCNNOA。首先，提出基于Marr-Hildreth算子的并行特征提取策略MHO-PFES，提取数据中的目标特征作为卷积神经网络的输入，有效避免了数据冗余特征多的问题；其次，设计基于Im2col方法的并行模型训练策略IM-PMTS，通过设计马氏距离中心值去除冗余卷积核，并结合MapReduce和Im2col方法并行训练模型，提高了卷积层运算速度；最后提出改进的小批量梯度下降策略IM-BGDS，排除异常节点的训练数据对批梯度的影响，解决了损失函数收敛性差的问题。实验结果表明，IA-PDCNNOA算法在大数据环境下进行深度卷积神经网络计算具有较好的性能表现，适用于大规模数据集的并行化深度卷积神经网络模型训练。
关键词
基金项目
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605)
国家自然科学基金资助项目(41562019)
江西省教育厅科技项目(GJJ209405,GJJ209406,GJJ209407)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.03.0114
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2950-2956,2961
文章编号: 1001-3695(2022)10-009-2950-07
发布历史
[2022-05-23] 优先出版
[2022-10-05] 印刷出版
引用本文
胡健, 龚克, 毛伊敏, 等. 基于Im2col的并行深度卷积神经网络优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (10): 2950-2956,2961. (Hu Jian, Gong Ke, Mao Yimin, et al. Parallel deep convolution neural network optimization based on Im2col [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (10): 2950-2956,2961. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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