19、人工神经网络的鲁棒设计与生成对抗网络应用

人工神经网络的鲁棒设计与生成对抗网络应用

人工神经网络的鲁棒设计

在人工神经网络（ANN）的设计中，模型在训练过程中使用的数据与实际应用中的数据可能存在差异，这会影响模型的错误分类率。为了解决这个问题，研究人员采用了一些方法来优化ANN的设计。

1. 交叉验证与均方误差（MSE）

   • 研究中使用交叉验证方法对神经网络进行验证，通过对不同数据集（如数据集A、B、C）进行多次训练，得到平均MSE值和标准差。具体结果如下表所示：
     | Fold Number | MSE - A | MSE - B | MSE - C |
     | — | — | — | — |
     | 1 | 0.30089341 | 0.31660459 | 0.33148271 |
     | 2 | 0.32114314 | 0.32018527 | 0.33704913 |
     | 3 | 0.30725039 | 0.32869244 | 0.34501222 |
     | 4 | 0.31404578 | 0.32941529 | 0.34597482 |
     | Average | 0.31083318 | 0.32372439 | 0.33987972 |
     | Std Deviation | 0.00872260 | 0.00633206 | 0.00688028 |

   • 从表中可以看出，数据集A训练得到的平均MSE值比数据集B约低4%，而数据集C的平均MSE值比数据集B约高5%。并且，数据集B的平均MSE值与确认步骤中得到的值近似相等