深度神经网络架构改进和训练性能提升的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-22页
·论文选题依据、研究背景及意义	第9-12页
·选题依据	第9页
·研究背景和问题的提出	第9-12页
·相关领域国内外发展现状	第12-17页
·深度学习技术方面	第12-16页
·计算机I/O性能方面	第16-17页
·论文主要研究内容及安排	第17-21页
·主要研究内容	第17-18页
·论文组织结构	第18-21页
·本章小结	第21-22页
2 深度学习技术理论	第22-41页
·监督学习	第22-23页
·反向传播算法	第23-26页
·多层神经网络	第26-29页
·卷积神经网络	第29-35页
·网络结构	第30-35页
·模型参数的调整	第35页
·自编码器	第35-40页
·本章小结	第40-41页
3 网络模型改进及其性能优化	第41-66页
·多路训练网络模型的设计	第41-54页
·网络结构的设计	第41-51页
·误差分析方法的设计	第51-54页
·训练性能的优化	第54-64页
·性能优化的必要性	第54页
·实验环境的设计	第54-59页
·I/O性能优化方法的设计	第59-64页
·本章小结	第64-66页
4 实验与验证	第66-79页
·网络模型的有效性验证与分析	第66-74页
·训练性能改进的验证	第74-78页
·本章小结	第78-79页
5 总结与展望	第79-81页
·总结	第79-80页
·展望	第80-81页
参考文献	第81-90页
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果	第90-91页
致谢	第91-92页