20xx年醫(yī)學專題—人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用實例分析(編輯修改稿)
2024-11-01 12:02 本頁面
【文章內容簡介】 誤差（也有文獻認為不一定能有效降低），提高精度，但也使網(wǎng)絡復雜化，從而增加了網(wǎng)絡的訓練時間和出現(xiàn)“過擬合(nǐ h233。)”的傾向。 Hornik等早已證明：若輸入層和輸出層采用線性轉換函數(shù)，隱層采用Sigmoid轉換函數(shù)，則含一個隱層的MLP網(wǎng)絡能夠以任意精度逼近任何有理函數(shù)。顯然，這是一個存在性結論。在設計BP網(wǎng)絡時可參考這一點，應優(yōu)先考慮3層BP網(wǎng)絡（即有1個隱層）。 一般地，靠增加隱層節(jié)點數(shù)來獲得較低的誤差，其訓練效果要比增加隱層數(shù)更容易實現(xiàn)。,第十頁，共二十頁。,2.2 隱層節(jié)點數(shù) 在BP 網(wǎng)絡中，隱層節(jié)點數(shù)的選擇非常重要，它不僅對建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能影響很大，而且是訓練時出現(xiàn)“過擬合”的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數(shù)文獻中提出的確定隱層節(jié)點數(shù)的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數(shù)是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜采用。事實上，各種計算公式得到的隱層節(jié)點數(shù)有時(yǒush237。)相差幾倍甚至上百倍。 為盡可能避免訓練時出現(xiàn)“過擬合”現(xiàn)象，保證足夠高的網(wǎng)絡性能和泛化能力，確定隱層節(jié)點數(shù)的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節(jié)點數(shù)。研究表明，隱層節(jié)點數(shù)不僅與輸入/輸出層的節(jié)點數(shù)有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數(shù)的型式以及樣本數(shù)據(jù)的特性等因素有關。,第十一頁，共二十頁。,在確定隱層節(jié)點數(shù)時必須滿足下列條件： 隱層節(jié)點數(shù)必須小于N1（其中N為訓練樣本數(shù)），否則，網(wǎng)絡模型的系統(tǒng)誤差與訓練樣本的特性無關而趨于零，即建立的網(wǎng)絡模型沒有泛化能力，也沒有任何實用價值。同理可推得：輸入層的節(jié)點數(shù)（變量數(shù)）必須
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