《表1 2 网络训练误差计算结果Table 12 Calculation results of network training error》
本文分别对快速训练法中的自适应修改学习率算法和有弹回的BP算法进行仿真训练并与普通训练函数的结果作比较。普通训练与快速训练的误差和迭代次数的比较结果如表10所示。可以看出,快速训练函数的训练结果从时间上明显优于普通训练函数,缩小了几十倍,而且误差变化不大;在快速训练函数训练法中,有弹回的BP算法从误差和训练时间来看优于自适应修改学习率算法,所以有弹回的BP算法在处理大批量数据的优势是很明显的,为便于比较不同训练函数的训练结果,CO的仿真结果如图7~图10所示。
图表编号 | XD0025804900 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2018.02.25 |
作者 | 仝劝、冯侨华、盛显超、武士涛、施云波 |
绘制单位 | 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室、哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室、哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室、哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室、哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |