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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

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

Atribución – Compartir igual

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 China

Academic Editor: Lv Zhihan

Contact: @hindawi.com

Descripción
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

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