信息技术 神经网络表示与模型压缩 第1部分：卷积神经网络GBT42382.1-2023.pdf

《信息技术 神经网络表示与模型压缩 第1部分：卷积神经网络GBT42382.1-2023》讲解了卷积神经网络的结构、功能和应用场景。该标准文件明确了卷积层参数定义及运算原理，对滤波器尺寸、滑动步长和填充策略等进行具体说明。通过实例阐述特征映射提取过程，解释不同通道间的相互关系和信息传递机制。在描述卷积神经网络工作原理时涵盖激活函数选择和非线性变换作用。为了保证网络的准确性和有效性，规定了损失函数的设计准则，以及梯度下降法和其他优化算法的应用规则。此外文档强调网络训练中的反向传播机理，针对常见过拟合现象提出多种正则化方案以提升泛化能力。对于数据集构造给出建议指南，确保其代表性和合理性。同时涉及多类性能评价指标用于测量系统运行状态并指导改进方向，包括但不限于精确度、召回率和F1得分等衡量方式。

《信息技术 神经网络表示与模型压缩 第1部分：卷积神经网络GBT42382.1-2023》适用于各类科技研发机构和企业的软件工程师或人工智能研究人员，这些人员主要集中在深度学习、计算机视觉等领域，专注于研究和发展智能应用系统如图像识别、视频分析等。本标准也可为高校教师和学生提供理论教学支持和技术参考，在课程开发和学术研究过程中给予规范指导。同样为从事神经网络技术产品生产加工的制造商以及参与标准化制定的专业委员会提供必要信息和技术支撑，确保相关技术成果符合国内国际标准要求。