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泛化能力,什么是泛化能力請那位知道的告訴我 謝謝

來源:整理 時間:2024-09-14 13:29:29 編輯:智能門戶 手機版

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1,什么是泛化能力請那位知道的告訴我 謝謝

泛化能力指根據(jù)有限樣本得到的網(wǎng)絡(luò)模型對其他變量域的預(yù)測能力
同問。。。

什么是泛化能力請那位知道的告訴我 謝謝

2,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中 所提到的泛化能力是指什么

就是外推的能力。很多時候訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)對于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)能很好的擬合,但是對于不在訓(xùn)練集內(nèi)的數(shù)據(jù)擬合就很差強人意了。這種情況就叫泛化能力----差。也就是說可能你的網(wǎng)絡(luò)存在過擬合的現(xiàn)象。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中 所提到的泛化能力是指什么

3,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力如何提高

依書上所說:1.提前停止法。2.歸一化。具體你就google一下。
就是外推的能力。很多時候訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)對于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)能很好的擬合,但是對于不在訓(xùn)練集內(nèi)的數(shù)據(jù)擬合就很差強人意了。這種情況就叫泛化能力----差。也就是說可能你的網(wǎng)絡(luò)存在過擬合的現(xiàn)象。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力如何提高

4,泛化能力的介紹

所謂泛化能力(generalization ability)是指機器學(xué)習(xí)算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力。學(xué)習(xí)的目的是學(xué)到隱含在數(shù)據(jù)對背后的規(guī)律,對具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù),經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)也能給出合適的輸出,該能力稱為泛化能力。
“機器學(xué)習(xí)的目標很少是去復(fù)制訓(xùn)練數(shù)據(jù),而是預(yù)測新情況。也就是說,我們希望對于訓(xùn)練集之外的輸入(其正確的輸出并沒有在訓(xùn)練集中給出)能夠產(chǎn)生正確的輸出。訓(xùn)練集上訓(xùn)練的模型在多大程度上能夠?qū)π碌膶嵗A(yù)測出正確輸出稱為泛化?!?/section>

5,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 泛化能力指什么網(wǎng)絡(luò)仿真具體什么意思為什么進行仿

3.網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計有問題,需要Try Error and Try 4.可以使用Trainbr(貝葉斯正則化訓(xùn)練函數(shù)),這個函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)的泛化能力比較好
用樣本去訓(xùn)練一個bp網(wǎng)絡(luò),然后用新的樣本作為輸入,再通過這個已經(jīng)訓(xùn)練好的bp網(wǎng)絡(luò),得到的數(shù)據(jù)就是仿真的結(jié)果,這就是bp網(wǎng)絡(luò)仿真。我們訓(xùn)練一個bp網(wǎng)絡(luò)就好像是在訓(xùn)練一個神經(jīng)系統(tǒng),然后用這個已經(jīng)具備分析能力的神經(jīng)系統(tǒng)去分析事情,這就是為什么要仿真,說到底就是為了用。仿真的作用你可以從bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途上去看,例如很經(jīng)典的可以用來做分類器等。你用不同類別的樣本(輸入+對應(yīng)的期望輸出)作為訓(xùn)練,然后給出一個新的輸入,bp網(wǎng)就能給你這個所屬的類別。

6,svm 是什么

1.SVM是統(tǒng)計學(xué)概念上一個有監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法,用來進行分類和回歸分析。2.SVM原理 svm是一種有堅實理論的基礎(chǔ)的、新穎的小樣本學(xué)習(xí)方法。svm的理論基礎(chǔ)式結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理和基礎(chǔ)統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論。
是支持向量機(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢,并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機器學(xué)習(xí)問題中[10]。 支持向量機方法是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC 維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上的,根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性(即對特定訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)精度,Accuracy)和學(xué)習(xí)能力(即無錯誤地識別任意樣本的能力)之間尋求最佳折衷,以期獲得最好的推廣能力[14](或稱泛化能力)。
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