优化的卷积神经网络深度学习算法_彭雅琴

为了提升卷积神经网络的识别精度，采用了基于SOM 网络的权值优化策略。通过构建自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）网络对样本数据进行预学习，能够有效捕捉数据的内在分布特征，从而实现对样本的本质挖掘。

利用 SOM 网络的学习结果，选取最优神经元参数初始化卷积神经网络的权值。这一过程保证了卷积网络在训练初期具备更合理的权值分布，提升模型的收敛效率和最终性能。

随后，对卷积神经网络的整体权值进行迭代优化，动态调整权重参数，寻找最优识别模型。通过持续记录迭代过程中的最佳结果，确保识别网络能够达到较高的准确率和稳定性。

SOM 网络作为一种无监督学习方法，具备自组织特征映射能力，广泛应用于聚类和模式识别领域。相关实现如基于 TensorFlow 和 Python 的 SOM 算法，已在多个项目中展示了对样本结构的有效刻画。

将 SOM 预学习与卷积神经网络权值初始化相结合，利用其自适应的特征提取优势，提升了卷积网络的整体识别性能。这种结合方法为深度学习模型的权值优化了新的思路。

实验结果表明，该优化算法显著提高了卷积神经网络的识别精度，展示了自组织映射网络在辅助深度模型训练中的应用潜力。相关源代码和教程涵盖了 SOM 网络的训练和应用，便于复现和拓展。