计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2007年
16期
3965-3967
,共3页
常彦伟%王耀才%曹云峰%王致杰
常彥偉%王耀纔%曹雲峰%王緻傑
상언위%왕요재%조운봉%왕치걸
学习机器%过拟合%泛化%训练子集%误差相关度
學習機器%過擬閤%汎化%訓練子集%誤差相關度
학습궤기%과의합%범화%훈련자집%오차상관도
针对有限样本学习机器的偏差/方差的困境,以及过拟合引起的泛化性能的下降,分析了样本选择对学习机器泛化的影响,提出误差相关度学习算法ECL,利用误差相关度来权衡偏差和方差的关系,避免了求解复杂学习系统的VC维数,并以样本点的误差相关度为指标来选择训练子集,提高学习机器的泛化性能.仿真结果表明ECL算法有效地抑制过拟合现象的发生,保证学习机器泛化性能的提高.
針對有限樣本學習機器的偏差/方差的睏境,以及過擬閤引起的汎化性能的下降,分析瞭樣本選擇對學習機器汎化的影響,提齣誤差相關度學習算法ECL,利用誤差相關度來權衡偏差和方差的關繫,避免瞭求解複雜學習繫統的VC維數,併以樣本點的誤差相關度為指標來選擇訓練子集,提高學習機器的汎化性能.倣真結果錶明ECL算法有效地抑製過擬閤現象的髮生,保證學習機器汎化性能的提高.
침대유한양본학습궤기적편차/방차적곤경,이급과의합인기적범화성능적하강,분석료양본선택대학습궤기범화적영향,제출오차상관도학습산법ECL,이용오차상관도래권형편차화방차적관계,피면료구해복잡학습계통적VC유수,병이양본점적오차상관도위지표래선택훈련자집,제고학습궤기적범화성능.방진결과표명ECL산법유효지억제과의합현상적발생,보증학습궤기범화성능적제고.
