【摘 要】
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为平衡云计算资源的租用量与云环境中数据挖掘的计算结果准确率,得到最优的性价比,以监督式学习的卷积神经网络(CNN)为例,探究了CNN迭代次数与准确率的演化规律。选择经典图
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71771152),上海市人民政府发展研究中心“基于互联网+的上海创新发展”研究基地决策咨询研究项目(2019-YJ-L04-A),2020上海市教委高校智库内涵建设项目
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为平衡云计算资源的租用量与云环境中数据挖掘的计算结果准确率,得到最优的性价比,以监督式学习的卷积神经网络(CNN)为例,探究了CNN迭代次数与准确率的演化规律。选择经典图像数据集MNIST和文本数据集IMDB作为代表展开实验,发现在不同类型的数据集中,当CNN迭代接近最优解时,每提高很小的准确率,耗费的机时陡增,称之为长尾现象。验证在真实云环境中,当大数据挖掘的长尾现象发生且满足企业准确率需求的情况下,选择提前结束取代最高精度时结束,均可以节省大量云资源成本。研究结果对于合理运用云计算资源,降低云服务租用
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