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BP神经网络泛化能力改进研究的中期报告.docx

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BP神经网络泛化能力改进研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/3/26 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【BP神经网络泛化能力改进研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【1】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【BP神经网络泛化能力改进研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。BP神经网络泛化能力改进研究的中期报告本研究旨在通过改进BP神经网络的泛化能力,提高其在实际应用中的性能和可靠性。为了实现这一目标,我们首先对现有的BP神经网络模型进行了深入研究和分析,并提出了以下几点问题::BP神经网络容易在训练集上过拟合,导致在测试集上泛化能力较差;:优化算法容易陷入局部极小值,从而影响网络的泛化能力;:网络训练过程中参数的选择对网络的泛化能力具有重要影响,但如何选择参数是一个难题。针对以上问题,我们提出了以下改进方案::在训练过程中,我们随机选择一些神经元进行“临时禁用”,这样可以防止网络产生过拟合,同时提高网络的泛化能力;:我们使用两个网络来同时训练,一个网络用来学****主要特征,另一个网络用来学****副特征。这样可以避免陷入局部极小值,同时提高网络的泛化能力;:我们引入了自适应学****率来自动调整网络的学****率。这样可以避免参数选择问题,同时提高网络的收敛速度和泛化能力。初步实验结果表明,以上改进方案均能有效提高BP神经网络的泛化能力,并在实际应用中表现出良好的性能和可靠性。但我们仍需进一步研究,以便更全面地评估这些改进方案的优劣。