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在神经网络的训练当中存在“过学习”现象以及参数难以选择的困难，本文指出了大多数自适应BP算法在学习率自调整中存在的问题，事后矫正，同时通过极其简单的优化手段，为当前权值的每一次调整选择一个次优（甚至最优）的学习率，从而改善了训练过程的平衡性和快速性，并且有效地解决了神经网络的“过学习”问题。
BP自适应学习率设计
【摘 要】
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在神经网络的训练当中存在“过学习”现象以及参数难以选择的困难，本文指出了大多数自适应BP算法在学习率自调整中存在的问题，事后矫正，同时通过极其简单的优化手段，为当前权值的
【机 构】
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河海大学计算机及信息工程学院,河海大学常州校区数理教学部
【出 处】
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河海大学常州分校学报
【发表日期】
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2001年3期
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