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分析传统BP算法的几个基本参数,包括学习率η、形状因子λ、惯性率α等的性质、相互关系以及它们对学习速度的影响后,发现η,λ同学习速度(以训练次数N表示)之间有着明显的关系。对应N的极小值,(η,λ)的组合有一最优值或多个局部最优值,并给出了找到最优值的一些方法。一经寻找到该组合的最佳值,便能极大地提高神经网络的训练速度。