神经网络泛化改进研究

本文比较了5种改善神经网络泛化能力的方法。理论分析与具体的仿真实验均表明,增加样本数需要太多的样本,构造法包含剪枝法与逐步增加法,需要过多的运行时间,皆不实用。早期停止法仅对中等规模的数据有效,对较少数据容易造成过拟合更加严重。因此,正则化方法为最好的改善网络泛化能力方法。