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多样性正则的神经网络训练方法探索
被引量：
3
1
作者
屈伟洋
俞扬
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期340-349,共10页
传统神经网络训练方法通过计算输出Y和目标T之间误差,并将该误差反向传递,用以修改节点权重,并不断重复该过程直至达到预期结果.该方法在模型训练时存在收敛较慢、容易过度拟合的问题.多样性正则项(diversity regularization)最近显示...
传统神经网络训练方法通过计算输出Y和目标T之间误差,并将该误差反向传递,用以修改节点权重,并不断重复该过程直至达到预期结果.该方法在模型训练时存在收敛较慢、容易过度拟合的问题.多样性正则项(diversity regularization)最近显示出有简化模型、提高泛化能力的作用,对带有多样性正则项的神经网络训练方法进行探索,在计算目标函数时加入权重多样性的考虑,从而使得网络的内部结构减少重复.与传统神经网络训练方法——反向传播算法(back-propagation algorithm,BP)和目标差传播方法(difference target propagation,DTP)的结合与对比实验表明,带多样性正则项的训练方法具有更快的收敛速度和较低的错误率.
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关键词
多样性正则项
前馈神经网络
反向
传播
算法
目标差传播算法
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题名
多样性正则的神经网络训练方法探索
被引量：
3
1
作者
屈伟洋
俞扬
机构
南京大学软件新技术国家重点实验室
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期340-349,共10页
基金
国家自然科学基金(61375061)
江苏省自然科学基金(BK20160066)
文摘
传统神经网络训练方法通过计算输出Y和目标T之间误差,并将该误差反向传递,用以修改节点权重,并不断重复该过程直至达到预期结果.该方法在模型训练时存在收敛较慢、容易过度拟合的问题.多样性正则项(diversity regularization)最近显示出有简化模型、提高泛化能力的作用,对带有多样性正则项的神经网络训练方法进行探索,在计算目标函数时加入权重多样性的考虑,从而使得网络的内部结构减少重复.与传统神经网络训练方法——反向传播算法(back-propagation algorithm,BP)和目标差传播方法(difference target propagation,DTP)的结合与对比实验表明,带多样性正则项的训练方法具有更快的收敛速度和较低的错误率.
关键词
多样性正则项
前馈神经网络
反向
传播
算法
目标差传播算法
Keywords
diversity regularization
forwards neural network
back-propagation
difference target propagation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多样性正则的神经网络训练方法探索
屈伟洋
俞扬
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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