基于信息熵的神经网络敏感性分析

• 作者: 李海峰 齐鸿志
• 来源期刊: 河北农业大学学报
• 关键词: 信息熵 最大熵 神经网络 敏感性定义
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 110-114
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

基于神经网络的敏感性分析的神经网络结构剪枝,经常会遇到剪枝决策不够客观的问题.针对这个问题,文章提出了基于信息熵的神经网络敏感性的定义,该定义可以客观的评估神经网络对各个输入变量的敏感性,并采用Zurada提出的最大间隔算法决定剪枝个数,使得在整个神经网络的剪枝过程中没有凭主观经验而决定的参数问题.模拟实验结果说明,基于信息熵定义的神经网络敏感性,在网络剪枝的应用中可以相对保守的删除输入变量的个数,使网络的泛化性能不降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐鸿志	河北大学计算中心	21	43	4.0	5.0
2	李海峰	河北大学教务处	21	153	5.0	12.0