在高阶神经网络的学习过程中采取什么控制手段
第一,为了提高训练速度，单个训练样本的输出与其期望之间允许存在一定的误差，允许的误差随训练次数的增加逐渐减少。在允许的误差范围内，权值不作修正。
第二，允许存在一定的训练误差，总误差阀值的设定必须依具体数据而定。设得过大，影响分类精度；设得过小，影响训练速度。
第三，设定总误差变动速率和训练次数限值。如果总误差下降的速率太小，证明训练已趋于收敛，根据情况可以调整权值,修正步长；如果训练总次数超过阈值，则结束训练，以免训练陷人反复振荡之中。
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