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在神经网络的训练过程中存在"过度吻合”的现象,即训练样本的误差已达到非常小的一个值,但是非训练样本的误差非常大,造成神经网络的泛化性能不好.本文说明了泛化性能与隐层节点数的关系,并提出了通过改变性能函数来改善B-P网络的泛化性能的方法.
B—P网络泛化性能的改善
【摘 要】
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在神经网络的训练过程中存在"过度吻合”的现象,即训练样本的误差已达到非常小的一个值,但是非训练样本的误差非常大,造成神经网络的泛化性能不好.本文说明了泛化性能与隐层
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2001年3期
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