训练具有大量参数或复杂体系结构的神经网络(NN)会产生不希望的现象,使优化过程复杂化。为了解决这个问题,我们提出了NNdesign的第一种模块化方法,其中NN被分解为控制模块和若干功能模块,实现原始操作。我们通过比较整体模块和模块化NNon列表排序问题之间的性能来说明模块化概念,并展示了培训速度,培训稳定性和可维护性方面的优势。我们还讨论了模块化NN中的一些问题。
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