反向传播算法

本文对比了标准BP算法与累积BP算法的特点,介绍了通过早停法和正则化方法防止BP神经网络过拟合的策略。早停法通过划分训练集和验证集,监测验证集误差来决定何时停止训练;正则化则在误差目标函数中加入网络复杂度描述,如连接权和阈值的平方。

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标准BP算法:每次都是对每个样本进行更新参数,更新频繁,有时对不同的样本进行参数的更新时,可能出现“抵消”的现象。

累积BP算法:每进行完一轮之后再进行更新,直接针对累积误差最小化。、

 

BP神经网络防止过拟合的方法有:

1. 早停法:将数据集分为两个部分,一个部分是训练集,一个部分是验证集。训练集用来计算梯度、更新阈值和连接权。验证集用来估计误差。如果训练集误差降低并且测试集误差提升,则停止训练,并返回具有最小测试误差的连接权和阈值。

2,正则化,在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分,例如连接权和阈值的平方。

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