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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2023-08-30 06:00:41來源: 互聯(lián)網(wǎng)

1、樣本變量不需要那么多,因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息存儲能力有限,過多的樣本會造成一些有用的信息被丟棄。


(資料圖片)

2、如果樣本數(shù)量過多,應(yīng)增加隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)或隱層數(shù)目,才能增強(qiáng)學(xué)習(xí)能力。

3、一、隱層數(shù)一般認(rèn)為,增加隱層數(shù)可以降低網(wǎng)絡(luò)誤差(也有文獻(xiàn)認(rèn)為不一定能有效降低),提高精度,但也使網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜化,從而增加了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間和出現(xiàn)“過擬合”的傾向。

4、一般來講應(yīng)設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)優(yōu)先考慮3層網(wǎng)絡(luò)(即有1個隱層)。

5、一般地,靠增加隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)來獲得較低的誤差,其訓(xùn)練效果要比增加隱層數(shù)更容易實(shí)現(xiàn)。

6、對于沒有隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)際上就是一個線性或非線性(取決于輸出層采用線性或非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)型式)回歸模型。

7、因此,一般認(rèn)為,應(yīng)將不含隱層的網(wǎng)絡(luò)模型歸入回歸分析中,技術(shù)已很成熟,沒有必要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中再討論之。

8、二、隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)在BP 網(wǎng)絡(luò)中,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇非常重要,它不僅對建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能影響很大,而且是訓(xùn)練時出現(xiàn)“過擬合”的直接原因,但是目前理論上還沒有一種科學(xué)的和普遍的確定方法。

9、 目前多數(shù)文獻(xiàn)中提出的確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的計算公式都是針對訓(xùn)練樣本任意多的情況,而且多數(shù)是針對最不利的情況,一般工程實(shí)踐中很難滿足,不宜采用。

10、事實(shí)上,各種計算公式得到的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)有時相差幾倍甚至上百倍。

11、為盡可能避免訓(xùn)練時出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象,保證足夠高的網(wǎng)絡(luò)性能和泛化能力,確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的最基本原則是:在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結(jié)構(gòu),即取盡可能少的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

12、研究表明,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)不僅與輸入/輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)有關(guān),更與需解決的問題的復(fù)雜程度和轉(zhuǎn)換函數(shù)的型式以及樣本數(shù)據(jù)的特性等因素有關(guān)。

本文到此分享完畢,希望對大家有所幫助。

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