哪个网站做二手车买卖,重庆建设工程查询网站,高端网站开发地址,简约型网站建设神经元模型 上述定义的简单单元即为神经元模型。
多层网络 误差逆传播算法 标准BP算法#xff1a;参数更新非常频繁#xff0c;可能出现抵消现象。积累BP算法#xff1a;下降到一定程度上#xff0c;进行下一步会非常缓慢。
过拟合
早停#xff1a;划分训练集和验证集…神经元模型 上述定义的简单单元即为神经元模型。
多层网络 误差逆传播算法 标准BP算法参数更新非常频繁可能出现抵消现象。积累BP算法下降到一定程度上进行下一步会非常缓慢。
过拟合
早停划分训练集和验证集若训练集误差降低而验证集升高则停止训练。正则化在误差目标函数中加入一个用于描述网络复杂度的部分 E λ 1 m ∑ k 1 m E k ( 1 − λ ) ∑ i w i 2 E\lambda\frac{1}{m}\sum_{k1}^mE_k(1-\lambda)\sum_iw_i^2 Eλm1∑k1mEk(1−λ)∑iwi2
全局最小与局部极小
局部极小解是参数空间的某个点其邻域点的误差函数值均不小于该点的误差函数值可能存在多个。全局极小解是指参数空间中所有点的误差函数值均不小于该点的误差函数值只存在一个。
如何跳出局部极小值点
以多组不同参数值初始化多个神经网络取误差最小的解。使用模拟退火在每一步都有一定概率接受比当前解更差的算法。使用随机梯度下即便陷入局部极小点它计算出来的梯度仍然可能不为0。
