一种提高神经网络泛化能力的新方法

提出了一种改进神经网络泛化能力的新方法——“缩放法”。这种方法通过对输入向量的缩放处理,来缩小或模糊化训练样本和新的模式之间的差别,从而使神经网络的泛化能力得以提高。文中提出的新算法——α算法,可以找到合适的缩放因子,进而得到泛化能力更强的新网络。一些实验例证了“缩放法”和α算法的有效性,并从理论上对其进行了分析和讨论。实验和分析表明,这种方法简单可靠,对许多神经网络和模式分类问题效果明显。