神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法

• 作者: 李俭川 温熙森 秦国军 胡茑庆
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 计算机 BP算法 过拟合 均方误差 自生成 故障诊断
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 260-264
• 页数: 5页
• 分类号: TH165.3
• 字数: 3825字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2002.04.003

摘要

针对反向传播学习算法及其改进算法中出现的过拟合问题,探讨了三种解决方法:调整法、提前停止法和隐层节点自生成法,并用实例对三种方法进行了验证和比较.其中,调整法和提前停止法针对一个较大的网络可以解决过拟合问题,而隐层节点自生成法的提出既能避免过拟合问题,又能获得最少神经元网络结构.这三种方法有效地解决了在神经网络学习过程中的过拟合问题,提高了网络的适应性.它们不仅适合于函数逼近,而且可以推广到其他网络结构等应用领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温熙森	国防科技大学机电工程与自动化学院	96	1778	24.0	38.0
2	胡茑庆	国防科技大学机电工程与自动化学院	65	1255	20.0	33.0
3	秦国军	国防科技大学机电工程与自动化学院	38	596	12.0	23.0
4	李俭川	国防科技大学机电工程与自动化学院	18	535	9.0	18.0