动态数据约简的神经网络分类器训练方法研究

发布时间：2018-08-24 13:12

【摘要】：针对神经网络分类器训练时间长、泛化能力差的问题,提出了一种基于动态数据约简的神经网络分类器训练方法(DDR)。该训练方法在训练过程中赋给每个训练样本一个权重值作为样本的重要性度量,依据每次网络迭代训练样本的分类错误率动态更新每个训练样本的权重值,之后依据样本的权重值来约简训练样本,从而增加易错分类的边界样本比重,减少冗余核样本的作用。数值实验表明,基于权重的动态数据约简神经网络训练方法不仅大幅缩短了网络的训练时间,而且还能够显著提升网络的分类泛化能力。
[Abstract]:Aiming at the problem of long training time and poor generalization ability of neural network classifier, a neural network classifier training method based on dynamic data reduction (DDR).) is proposed. In the training process, a weight value is assigned to each training sample as the importance measure of the sample, and the weight value of each training sample is dynamically updated according to the classification error rate of each network iteration training sample. Then the training samples are reduced according to the weights of the samples, thus increasing the proportion of the boundary samples of error-prone classification and reducing the role of redundant kernel samples. Numerical experiments show that the dynamic data reduction neural network training method based on weights can not only significantly shorten the training time of the network, but also can significantly improve the classification generalization ability of the network.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学理学院;辽宁工程技术大学矿业学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51304114,71371091)
【分类号】：TP183

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本文编号：2200924