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多样性正则的神经网络训练方法探索被引量：2
《南京大学学报（自然科学版）》2017年第2期340-349,共10页屈伟洋 俞扬 
国家自然科学基金(61375061);江苏省自然科学基金(BK20160066)
传统神经网络训练方法通过计算输出Y和目标T之间误差,并将该误差反向传递,用以修改节点权重,并不断重复该过程直至达到预期结果.该方法在模型训练时存在收敛较慢、容易过度拟合的问题.多样性正则项(diversity regularization)最近显示...
关键词：多样性正则项 前馈神经网络 反向传播算法 目标差传播算法 
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