神经网络解决过拟合的方法,神经网络过拟合解决

神经网络拟合函数的小例题

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人工神经网络第一次作业题目：使用函数sin()autecu试验MATLAB中的BP算法1、改变不同训练算法，观察效果；2、改变参数a,c的值，观察效果；3、改变隐层神经网络个数，观察效果；4、尝试：加入噪声的训练效果。

一、改变不同训练算法，观察效果在MATLAB中，BP网络的训练函数一共有以下几种，改变不同训练算法，观察效果就是在其他参数不变只改变程序中训练函数的情况下，得到不同训练算法的训练结果。

训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrpFletcher-Reeves共轭梯度法traincgfPloak-Ribiere共轭梯度法traincgpPowell-Beale共轭梯度法traincgb量化共轭梯度法trainscg拟牛顿算法trainbfg一步正割算法trainossLevenberg-Marquardt法trainlm由于这只是改变程序中的训练算法，其他不变，所以为了简洁，在本程序中只选取了四种训练算法，分别是梯度下降法traingd、弹性梯度下降法trainrp、拟牛顿算法trainbfg和Levenberg-Marquardt法trainlm，只更改不同的训练算法来构造节点，程序如下，得到不同训练算法下的仿真图如图1所示。

clearall;closeall;clc;a=1,c=1;%在此改变a,c的值layer_number=20;%在此改隐含层的个数u=-4:0.001:4;t=exp(-a*u).*sin(c*u);%这里是矩阵相乘，要用点乘net=newff(minmax(u),[layer_number,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%梯度下降法y1=sim(net,u);%未训练直接输出net1=newff(minmax(u),[layer_number,1],{'tansig','purelin'},'traingd');%梯度下降法net2=newff(minmax(u),[layer_number,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');%弹性梯度下降法net3=newff(minmax(u),[layer_number,1],{'tansig','purelin'},'trainbfg');%拟牛顿算法net4=newff(minmax(u),[layer_number,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');%Levenberg-Marquardt=50;net.trainparam.epochs=1000;=0.01;net1=train(net1,u,t);%采用梯度下降法训练节点net2=train(net2,u,t);%采用弹性梯度下降法训练节点net3=train(net3,u,t);%采用拟牛顿算法训练节点net4=train(net4,u,t);%采用Levenberg-Marquardt法训练节点y2_1=sim(net1,u);y2_2=sim(net2,u);y2_3=sim(net3,u);y2_4=sim(net4,u);subplot(2,2,1)plot(u,t,'b--',u,y1,'g:',u,y2_1,'r-');title('1、采用梯度下降法的仿真结果图');xlabel('input_u');ylabel('output_y');legend('目标函数曲线','未经训练BP网络逼近曲线','训练后的BP网络逼近曲线');subplot(2,2,2)plot(u,t,'b--',u,y1,'g:',u,y2_2,'r-')title('2、采用弹性梯度下降法的仿真结果图');xlabel('input_u');ylabel('output_y');legend('目标函数曲线','未经训练BP网络逼近曲线','训练后的BP网络逼近曲线');subplot(2,2,3)plot(u,t,'b--',u,y1,'g:',u,y2_3,'r-')title('3、采用拟牛顿算法的仿真结果图');xlabel('input_u');ylabel('output_y');legend('目标函数曲线','未经训练BP网络逼近曲线','训练后的BP网络逼近曲线');subplot(2,2,4)plot(u,t,'b--',u,y1,'g:',u,y2_4,'r-')title('4、采用Levenberg-Marquardt法的仿真结果图');xlabel('input_u');ylabel('output_y');legend('目标函数曲线','未经训练BP网络逼近曲线','训练后的BP网络逼近曲线');。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络过拟合的现象是什么 发生原因

rbsci。

过拟合现象一般都是因为学习的过于精确，就好比让机器学习人脸，取了100个人的脸训练，但是由于你学习的过精确，导致除了这个样本100人外其他的人脸神经网络都认为不是人脸，实际我们只需要学习人脸的基本特征而不是详细到人的皮肤细腻眼睛大小等过于细致的特征，这样可以保证机器还是能识别别的图片中的人脸的。

请教大牛神经网络的过拟合问题

你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。

为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。

针对于第二个问题，出现上述现象的主要原因在于隐层节点数太多(隐层节点数越多，学习能力越强)，使得预测模型在训练时候将训练数据集中的噪声也挖掘出来了，也就是噪声将有用信息湮没了。

所以在使用神经网络进行建模时一定要处理好模型过拟合的问题，可以一方面增加数据的样本集，另一方面采用交叉验证选择合适的隐层节点数，在精度与泛化能力之间做一个权衡，最常用的方法就是增加正则化项，一定程度上可以防止模型的过拟合问题。

（+机器学习算法与Python学习）

通过哪些参数看神经网络拟合出来的函数效果？神经网络拟合时如何确定隐藏的节点数? 10

主要看均方误差和其百分比（准确率）。假如你拟合出来是ui，计算（yi-ui）^2的平均值，然后计算这个平均值与yi平均值的比（也就是均方误差百分比），当然用1减去这个百分比就是准确率了。

一般也会画一幅图，把yi和ui分别用不同的颜色或者符号表示出来，直观对比。拟合时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定，只能凭借经验和试凑。

一般情况下，问题的复杂程度（非线性程度和维度）越高，隐含层节点数越多。这里介绍一个小经验：先用不太大的节点数进行预测，如果增加节点数测试集准确率和训练集准确率都有所提升，则应该继续增加。

如果增加节点数测试集准确率增加很不明显，而训练集准确率还是有所提升，则不应该继续增加，当前的就是很理想的，继续增加节点数只会起到反效果。

神经网络曲线拟合的问题 5

BP神经网络进行曲线拟合的问题 80

神经网络过拟合的意思？

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过拟合现象一般都是因为学习的过于精确，就好比让机器学习人脸，取了100个人的脸训练，但是由于你学习的过精确，导致除了这个样本100人外其他的人脸神经网络都认为不是人脸，实际我们只需要学习人脸的基本特征而不是详细到人的皮肤细腻眼睛大小等过于细致的特征，这样可以保证机器还是能识别别的图片中的人脸的。

bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数

样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。

一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。

对于没有隐层的神经网络模型，实际上就是一个线性或非线性（取决于输出层采用线性或非线性转换函数型式）回归模型。

因此，一般认为，应将不含隐层的网络模型归入回归分析中，技术已很成熟，没有必要在神经网络理论中再讨论之。

二、隐层节点数在BP网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。

为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。

研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。