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正則化參數求解方法研究
CSTR:
作者:
作者單位:

(河北工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與軟件學(xué)院,天津 300401)

作者簡(jiǎn)介:

楊 浩(1994-),男,河北石家莊人,碩士研究生,主要從事數據挖掘方向的研究。 馬建紅(1965-),女,河北保定人,教授,博士生導師,主要從事計算機輔助創(chuàng )新設計過(guò)程與方法、TRIZ、軟件工程及數據挖掘等方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:


Research on Method of Regularization Parameter Solution
Author:
Affiliation:

(Hebei University of Technology,School of Computer Science and Engineering,Tianjin 300401,China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法訓練過(guò)程中出現的過(guò)擬合問(wèn)題,提出了利用一階原點(diǎn)矩,二階原點(diǎn)矩,方差和極大似然估計概念的推廣來(lái)計算L2正則化中正則化參數λ值的方法。該方法通過(guò)對算法數據集[X,Y]中的X矩陣進(jìn)行運算得到的四個(gè)λ值,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法訓練時(shí)通常采用的是貝葉斯正則化方法,貝葉斯正則化方法存在著(zhù)對先驗分布和數據分布依賴(lài)等問(wèn)題,而利用上述概念的推廣計算的參數代入L2正則化的方法簡(jiǎn)便沒(méi)有應用條件限制;在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )手寫(xiě)數字識別的實(shí)驗中,將該方法與貝葉斯正則化方法應用到實(shí)驗中后的算法識別結果進(jìn)行比較,正確率提高了1.14-1.50個(gè)百分點(diǎn);因而計算得到的λ值應用到L2正則化方法與貝葉斯正則化方法相比更能使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的泛化能力強,證明了該算法的有效性。

    Abstract:

    Aiming at the over fitting problem of BP neural network algorithm, this method is put forward to calculate the value of the regularization parameter applied to L2 regularization by using the concept of the first order origin moment, the two order origin moment, the variance and the maximum likelihood estimation.This method based on the X matrix of data sets to compute four value.Compared with the Bayesian regularization method used to train the BP neural network, Bayesian regularization method is depend on the prior distribution and the distribution of data dependence. The calculation method in this paper is simple and has no application conditions. In BP Neural Network handwritten digit recognition experiments, this method compared with the Bayesian regularization method improve the correct rate about 1.14-1.50 percentage points. Therefore, the method in this paper makes the algorithm more efficient.This method is validity.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

楊浩,馬建紅.正則化參數求解方法研究計算機測量與控制[J].,2017,25(8):226-229.

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歷史
  • 收稿日期:2017-02-24
  • 最后修改日期:2017-03-15
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-08
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