基于動態(tài)dropout的改進(jìn)堆疊自動編碼機(jī)方法
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標(biāo)簽：Dropout(10018)
針對堆疊自動編碼機(jī)（ SA）容易產(chǎn)生過擬合而降低垃圾郵件分類精度的問題，提出了一種基于動態(tài)dropout的改進(jìn)堆疊自動編碼機(jī)方法。首先分析了垃圾郵件分類問題的特殊性，將dropout算法引入到堆疊自動編碼機(jī)算法中；同時，根據(jù)傳統(tǒng)dropout算法容易使部分節(jié)點長期處于熄火狀態(tài)的缺陷，提出了一種動態(tài)dropout改進(jìn)算法，使用動態(tài)函數(shù)將傳統(tǒng)靜態(tài)熄火率修改為隨著迭代次數(shù)逐漸減小的動態(tài)熄火率；最后，利用動態(tài)dropout算法改進(jìn)堆疊自動編碼機(jī)的預(yù)訓(xùn)練模型。仿真結(jié)果表明，相比支持向量機(jī)（SVM）和反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，改進(jìn)的堆疊自動編碼機(jī)平均準(zhǔn)確率達(dá)到了97. 66%，各個數(shù)據(jù)集上馬修斯系數(shù)都大于89%；與傳統(tǒng)堆疊自動編碼機(jī)相比，改進(jìn)的堆疊自動編碼機(jī)的馬修斯系數(shù)在Errorl -6數(shù)據(jù)集上分別提高了3.27%、1.68%、2.16%、1.5l%、1.58%、1.07%。實驗結(jié)果表明，基于動態(tài)dropout算法的改進(jìn)堆疊自動編碼機(jī)具有更高的分類精度和更好的穩(wěn)定性。
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