收稿日期：２０２２－０２－２１基金项目：辽宁省教育厅基础研究项目（ＬＪＣ２０２０１０）；辽宁省自然科学基金项目（２０１８０５２０００９）；兴辽英才计划项目（ＸＬＹＣ１８０７２２９）；沈阳市中青年科技创新人才支持计划项目（ＲＣ２１００８２）作者简介：高哲（１９８３－），男，辽宁沈阳人，工学博士，教授，研究方向：分数阶控制系统．∗通讯作者：高哲：Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｇａｏｚｈｅ＠ｌｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．辽宁大学学报自然科学版第５０卷第１期２０２３年ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎＶｏｌ．５０Ｎｏ．１２０２３基于Ｂｏｒｇｅｓ差分的ＲＭＳｐｒｏｐ算法及在卷积神经网络参数训练中的应用高哲１，２∗，剪静２（１．辽宁大学轻型产业学院，辽宁沈阳１１００３６；２．辽宁大学数学与统计学院，辽宁沈阳１１００３６）摘要：针对ＲＭＳｐｒｏｐ算法存在梯度消失和局部最优的问题，本文提出了一种基于Ｂｏｒｇｅｓ差分的ＲＭＳｐｒｏｐ算法并应用到卷积神经网络参数训练方法．根据Ｂｏｒｇｅｓ分形导数的定义，本文给出了Ｂｏｒｇｅｓ差分的定义；将Ｂｏｒｇｅｓ差分与ＲＭＳｐｒｏｐ算法相结合，提出了基于Ｂｏｒｇｅｓ差分的ＲＭＳｐｒｏｐ优化算法，提高了图像识别的精度和学习收敛速度；给出了一种基于梯度信息的自适应的调整阶次的方法．本文以Ｆａｓｈｉｏｎ⁃ＭＮＩＳＴ数据集为例，分析了阶次对网络参数训练结果的影响，验证了本文提出的算法提高卷积神经网络的识别精度和学习收敛速度的有效性．关键词：卷积神经网络；ＲＭＳｐｒｏｐ算法；Ｂｏｒｇｅｓ差分；分形导数；反向传播中图分类号：ＴＰ３６文献标志码：Ａ文章编号：１０００－５８４６（２０２３）０１－０００１－０９ＲＭＳｐｒｏｐＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷｉｔｈＢｏｒｇｅｓＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＰａｒａｍｅｔｅｒＴｒａｉｎｉｎｇｏｆＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＧＡＯＺｈｅ１，２∗，ＪＩＡＮＪｉｎｇ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＬｉｇｈｔＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＬｉａｏｎｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００３６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＬｉａｏｎｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００３６，Ｃｈｉｎａ...
