Cookies y Privacidad
Usamos cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia de nuestros usuarios, analizar el tráfico del sitio y personalizar contenido. Si continúas navegando, asumimos que aceptas su uso. Para más información, consulta nuestra Política de Cookies
Método de Evaluación del Entrenamiento de Natación Basado en Redes Neuronales Convolucionales
Al investigar el estado actual del mercado de entrenamiento de natación en una determinada área, podemos obtener información sobre el desarrollo actual del mercado de entrenamiento de natación en una determinada área y estudiar las leyes del desarrollo del mercado para proporcionar una base teórica para el desarrollo del mercado. Este documento diseña un algoritmo de evaluación adecuado para el entrenamiento de natación basado en la red AlexNet mejorada. El modelo de algoritmo utiliza un núcleo de convolución de tamaño 33 para extraer características, y la capa de agrupación utiliza una estrategia de agrupación no superpuesta. Para acelerar la convergencia de la red, el modelo introduce la tecnología de normalización por lotes. El algoritmo utiliza la tecnología de aumento de datos para expandir el conjunto de datos, incluyendo rotación y borrado aleatorio, para aliviar en cierta medida el problema de sobreajuste. Los resultados del estudio mostraron que no hubo diferencias significativas en grasa, minerales, proteínas, índice de masa corporal, tasa metabólica basal y
Autores: Zhang, Lei; Liu, Wei
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Categoría
Licencia
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Complexity
Volume , Article ID 4868399, 12 pages
https://doi.org/10.1155/2021/4868399
Zhang Lei0, Liu Wei0
Physical Education Department China, School of Medical Information & Engineering of Xuzhou Medical College ChinaAcademic Editor: Lv Zhihan
Contact: @hindawi.com