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BP神经网络的参数改进参考?

时间:2019-02-07 09:36:17      阅读:218      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:训练   研究   师范大学   9.png   适应   mamicode   三角函数   文献   向量   

参考文献:黄巧巧. 基于BP神经网络的手写数字识别系统研究[D].华中师范大学,2009.  47-52

BP神经网络的缺陷:收敛速度慢和局部极小点的问题

使用的改进方案有

1. 学习速率(learning rate)的改进

1.1在训练开始时采用较大的学习速率,在迭代训练时将学习速率减小。

1.2自适应学习速率(略)

 

2. 激励函数的改进。传统方式使用S函数,对收敛速度,学习效率,误入局部最小等问题进行调整

2.1采用三角函数f(x) = (0.5/λ)sin(λx)+0.5/λ

2.2采用改进的S函数 f(x) = 技术图片

 

3.附加动量的改进,抑制局部最小的结果

△w(k+1) = (1-mc)η▽f(w(k))+mc(w(k)-w(k-1))

w为权值向量,k为训练次数,mc为动量因子▽f(w(k))为误差函数的梯度。

 

试了一下2.2,确实有点效果。

 

BP神经网络的参数改进参考?

标签:训练   研究   师范大学   9.png   适应   mamicode   三角函数   文献   向量   

原文地址:https://www.cnblogs.com/bai2018/p/10354326.html

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