基于最小分类错误训练的神经网络分类器设计

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wyt20070210
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提出了一种基于最小分类错误(MCE)训练的采用多层感知器(MLP)结构的模式分类器设计方法。这是一种以分类错误率最小化为目标的模式分类器设计方法,将它用于MLP分类器设计能够进一步提高分类器的性能。采用MLP实现MCE训练中的分类损失计算,从而将MCE训练过程与MLP分类器设计统一在一个神经网络结构中,通过BP算法予以实现。这不仅能达到提高MLP分类器性能的目的,而且简化了它的设计过程。
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