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线性区域数量与PLNN表达能力的相关性
1
作者
马海涛
路家蕊
+1 位作者
于文鑫
于长永
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期201-207,共7页
使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量,并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量,同时给出一种基于Z曲线...
使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量,并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量,同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析,计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量,分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明,线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力,对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.
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关键词
机器学习
分段线性神经网络
表达能力
线性
区域
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职称材料
题名
线性区域数量与PLNN表达能力的相关性
1
作者
马海涛
路家蕊
于文鑫
于长永
机构
东北大学秦皇岛分校计算机技术学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期201-207,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772124).
文摘
使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量,并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量,同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析,计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量,分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明,线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力,对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.
关键词
机器学习
分段线性神经网络
表达能力
线性
区域
Keywords
machine learning
piecewise linear neural network
expressive power
linear region
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
线性区域数量与PLNN表达能力的相关性
马海涛
路家蕊
于文鑫
于长永
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
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