《表4 DBN参数最终配置》

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《一种深度置信提升网络集成分类模型》

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由表3可知，随着隐层节点数的增加，DBN识别性能呈现了先上升后下降的趋势，考虑到集成DBN中单个DBN结构的多样性，第1个DBN选择识别性能最优的隐层节点数n（DBN结构为mn-n，m为输入特征个数），然后其余2个DBN隐层节点数固定为n±0.5n。在Breast Cancer数据集上，识别性能最优时隐层节点数为15（DBN结构为30-15-15），则其余2个DBN结构固定为（30-7-7，30-22-22）；在Dermatology数据集上，分类准确率最大时隐层节点数为20，则其余2个DBN隐层结构为（34-10-10，34-30-30）；在Chess数据集上，分类准确率最大时隐层节点数为40，其余2个DBN隐层结构为（71-20-20，71-60-60）；在Arrhythmia数据集上，分类准确率最大时隐层节点数为150，其余2个DBN隐层结构为（277-75-75，277-225-225）；在MNIST数据集上，分类准确率最大时隐层节点数为300，其余2个DBN隐层结构为（784-150-150，784-450-450）。根据以上选择，最终配置如表4所示。