ノイズ付加による階層型ニューラルネットワークの汎化能力の検討

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概要

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近年、階層型ニューラルネットワーク(NN)の学習法として誤差逆伝搬学習(BP)法が提案され様々な問題に応用されている。しかし、BP法では、十分な汎化能力が得られない場合があり、汎化能力向上の手法として、入力データにノイズを付加すると汎化能力が向上することが示されている。この手法は、簡単に汎化能力の向上が図れるので有効な手段の1つといえる。しかし、中間層のユニット数が多い状態で学習を行うと汎化能力の低いNNが形成される。本研究では中間層ユニットにノイズを加えながら学習することにより、中間層ユニットの数に関係なく高い汎化能力をもつNNが得られることを示す。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-09-05

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