BP网络学习能力与泛化能力之间的定量关系式

被引：9

作者：

李祚泳

易勇鸷

机构：

[1] 成都信息工程学院

来源：

电子学报 | 2003年 / 09期

关键词：

BP网络; 学习能力; 泛化能力; 过拟合关系式;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

分析BP网络过拟合时网络学习能力与泛化能力之间的内在联系 ,引入描述问题复杂性程度的复相关系数 ,建立了BP网络过拟合时 ,反映网络学习能力的训练样本集的训练相对误差与表征泛化能力的网络对检验样本集的测试相对误差之间满足的定量关系式 .通过模拟若干不同类型函数的BP网络数值建模试验 ,确定了关系式中过拟合参数q的取值范围为 0 0 0 7～ 0 0 7,指出BP网络应用于给定样本集的训练过程中 ,具有较佳泛化能力的停止训练方法

引用

页码：1341 / 1344

页数：4

共 7 条

[1] BP网络过拟合满足的不确定关系式
李祚泳
蔡辉
[J]. 系统工程与电子技术, 2002, (09) : 94 - 96+125
[2] 神经网络的泛化理论和泛化方法
魏海坤
徐嗣鑫
宋文忠
[J]. 自动化学报, 2001, (06) : 806 - 815
[3] BP网络泛化能力改进研究
王晖
何新贵
[J]. 系统工程与电子技术, 2001, (03) : 85 - 87+101
[4] 前馈神经网络泛化性能力的系统分析
江学军
唐焕文
[J]. 系统工程理论与实践, 2000, (08) : 36 - 40
[5] 人工神经网络的容量、学习与计算复杂性
阎平凡
[J]. 电子学报, 1995, (05) : 63 - 67
[6] 训练多层网络的样本数问题
张鸿宾
[J]. 自动化学报, 1993, (01) : 71 - 77
[7] APPROXIMATION AND ESTIMATION BOUNDS FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
BARRON, AR
[J]. MACHINE LEARNING, 1994, 14 (01) : 115 - 133

← 1 →