DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.07.022

中图分类号：TP183                                        文献标识码：A                                  文章编号：2096-4706（2022）07-0088-03

Redundant Parameter Optimization Algorithm of Deep Convolution Neural Network Based on Big Data

JIANG Ning

(College of Mathematics and Computer Science, Yan'an University, Yan'an, 716000 China)

Abstract: Aiming at the problem that redundant parameters occupy more network storage space, a deep convolution neural network redundant parameter optimization algorithm based on big data is proposed. The characteristics of redundant parameters are determined according to the characteristics of big data, and a deep convolution neural network model based on big data is constructed. Calculate the redundant parameter entropy of attribute data set, and compress the redundant parameters based on the entropy value. The parameters of deep convolution neural network are trained by gradient descent to determine the congestion degree of redundant parameters and control the data redundant congestion queue, so as to complete the optimization of redundant parameters. The experimental results show that the minimum network storage space occupied by the algorithm is 2 GB, and the maximum parameter availability efficiency can reach 92%, which has a good optimization effect.

Keywords: big data; deep convolution neural network; optimization of redundant parameters

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作者简介：姜宁（1983—），女，汉族，陕西临潼人，实验师，硕士，研究方向：实验室管理与维护。