| RNN与提前终止迭代在金属岩石分类中的比较 |
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| 引用本文： | 赵筱斌.RNN与提前终止迭代在金属岩石分类中的比较[J].煤炭技术,2013(10):211-212. |
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| 作者姓名： | 赵筱斌 |
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| 作者单位： | 浙江建设职业技术学院 |
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| 摘 要： | 神经网络算法是一种非常经典的分类算法,然而神经网络的一个不足之处就是容易陷入过拟合。针对这种不足,正则化神经网路算法(RNM)与提前终止迭代算法被提了出来。为了进一步研究这两种算法性能的差异,本文在包括金属岩石分类数据集(sonar数据集)在内的20个UCI标准数据集上对这两种方法进行了性能测试。实验显示在分类准确率上正则化神经网路算法要更优秀一些,但是在分类速度上提前终止迭代算法更占优势。
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| 关 键 词： | 神经网络 分类算法 过拟合 正则化 |
Comparative Analysis Between Regularized Neural Network Algorithm and Early Stopping Iteration Algorithm on Metal and Rock Classification |
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| ZHAO Xiao-bin.Comparative Analysis Between Regularized Neural Network Algorithm and Early Stopping Iteration Algorithm on Metal and Rock Classification[J].Coal Technology,2013(10):211-212. |
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| Authors: | ZHAO Xiao-bin |
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| Affiliation: | ZHAO Xiao-bin;Zhejiang College of Construction; |
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