ВУЗ:
Составители:
40
Следует отметить, что длительность обучения по-разному влияет на
значения
()
L
Ew
r
и
()
G
Ew
r
. Если погрешность
()
L
Ew
r
монотонно уменьшает-
ся с увеличением числа итераций t, то снижение
()
G
Ew
r
происходит только
до определенного момента, после чего она начинает расти (рис. 3.5).
Это означает, что слишком долгое обучение может привести к «переобу-
чению» НС, которое выражается в слишком детальной адаптации весов к
Рис. 3.4. Аппроксимация одномерной функции y = f(x), заданной в 21 точке,
двухслойной НС, содержащей К нейронов скрытого слоя:
а – К = 80; б – К = 5; в – К = 1
Рис. 3.5. Влияние длительности обучения на погрешности
()
L
Ew
r
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
t
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
()
Ew
r
E
G
E
L
Рис. 3.4. Аппроксимация одномерной функции y = f(x), заданной в 21 точке, двухслойной НС, содержащей К нейронов скрытого слоя: а – К = 80; б – К = 5; в – К = 1 Следует отметить, что длительность обучения по-разному влияет на � � � значения EL ( w) и EG ( w) . Если погрешность EL ( w) монотонно уменьшает- � ся с увеличением числа итераций t, то снижение EG ( w) происходит только до определенного момента, после чего она начинает расти (рис. 3.5). � 1,4 E ( w) 1,2 1 0,8 EG 0,6 EL 0,4 0,2 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 t � Рис. 3.5. Влияние длительности обучения на погрешности EL ( w) Это означает, что слишком долгое обучение может привести к «переобу- чению» НС, которое выражается в слишком детальной адаптации весов к 40
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- …
- следующая ›
- последняя »