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基于K-L信息度量法扩展训练集与网络泛化能力的研究

王伟娜  杨慧中  
【摘要】:基于随机扩展训练样本集改善神经网络泛化性的方法,提出了运用K-L信息度量估计样本参数,从而提高样本估计精度。以此方法对样本集进行有效扩充,得到新的随机扩展训练集。仿真结果证明了这种方法对提高前馈神经网络的泛化性能有明显的改善作用。

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