【摘 要】
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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
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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
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