有哪些手段可以提升深度神经网络的泛化性能

人工神经网络以其智能性见长，那么神经网络能真的学到一个映射的本质吗？也就是说，对一个映射给出一定的必要的训练样本训练后，网络能否对样本以外的样本给出较为准确的预测。

泛化能力也就是神经网络用于对未知数据预测的能力。神经网络对训练样本区间范围内的样本有较好的泛化能力，而对于训练样本确定的范围外的样本不能认为有泛化能力。常规的几种增强泛化能力的方法，罗列如下：

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

BP神经网络的泛化能力如何提高？

神经网络的泛化能力差吗？

泛化能力，英文全称generalization ability，指机器学习算法对新鲜样本的适应能力，一种预测新的input类别的能力。

通过学习找到隐含在数据背后的规律，并对具有同一规律的学习集以外的数据，这种经过训练的网络可以给出合适的输出，该能力就被称为泛化能力。

对于神经网络而言，一般越复杂说明该神经网络承受的复杂度越高，描述规律的复杂度容量就越大，当然越好，当然也不是绝对的，但是这能说明一个容器容量的问题，这时该神经网络的泛化能力也越强。

我们需要知道结构复杂性和样本复杂性、样本质量、初始权值、学习时间等因素，都会影响神经网络的泛化能力。

为了保证神经网络具有较强的泛化能力，人们已做了很多研究，得到了诸多泛化方法，常用的包括剪枝算法、构造算法和进化算法等。人工神经网络的泛化能力主要是由于透过无监督预学习可以从训练集导出高效的特征集。

复杂的问题一旦转换成用这些特征表达的形式后就自然变简单了。观念上这个有点像是在做适用于训练集的一种智能化的坐标转换。

举例来说，如果训练集是许多人脸的图片，那么预训练做得好的话就能导出如鼻子，眼睛，嘴巴，各种基本脸型等特征。如果做分类时是用这些特征去做而不是基于像素的话，结果自然会好得多。

虽然大型的神经网络具有极多的参数，可是由于做分类时其实是基于少数的特征，因此也比较不会产生过拟合的情形。

同时，针对神经网络易于陷入局部极值、结构难以确定和泛化能力较差的缺点，引入了能很好解决小样本、非线性和高维数问题的支持向量回归机来进行油气田开发指标的预测。

神经网络学习样本越多，泛化能力越强？

是的。构复杂性和样本复杂性：神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结构复杂性，样本复杂性是训练某一固定结构神经网络所需的样本数目。

样本质量是训练样本分布反映总体分布的程度，或者说由整个训练样本集提供的信息量。样本质量可以强烈地影响神经网络的泛化能力，改进训练样本质量，也是改善神经网络泛化能力的一种重要方法。

扩展资料：注意事项：由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

参考资料来源：百度百科-神经网络结构参考资料来源：人民网-DeepMind出IQ测试题 考考神经网络有多聪明。

简述深度学习的基本方法。

深度学习，需要怎么做到？

最佳答案1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。

2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。

速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。

如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。

同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。

遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

BP神经网络当中 所提到的泛化能力是指什么？

深度置信网络存在哪些问题，如何解决

深度置信网络（Deep Belief Network） DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。

DBNs由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。

这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。 DBNs的灵活性使得它的拓展比较容易。

一个拓展就是卷积DBNs（Convolutional Deep Belief Networks(CDBNs)）。DBNs并没有考虑到图像的2维结构信息，因为输入是简单的从一个图像矩阵一维向量化的。

而CDBNs就是考虑到了这个问题，它利用邻域像素的空域关系，通过一个称为卷积RBMs的模型区达到生成模型的变换不变性，而且可以容易得变换到高维图像。

DBNs并没有明确地处理对观察变量的时间联系的学习上，虽然目前已经有这方面的研究，例如堆叠时间RBMs，以此为推广，有序列学习的dubbed temporalconvolutionmachines，这种序列学习的应用，给语音信号处理问题带来了一个让人激动的未来研究方向。

目前，和DBNs有关的研究包括堆叠自动编码器，它是通过用堆叠自动编码器来替换传统DBNs里面的RBMs。

这就使得可以通过同样的规则来训练产生深度多层神经网络架构，但它缺少层的参数化的严格要求。与DBNs不同，自动编码器使用判别模型，这样这个结构就很难采样输入采样空间，这就使得网络更难捕捉它的内部表达。

但是，降噪自动编码器却能很好的避免这个问题，并且比传统的DBNs更优。它通过在训练过程添加随机的污染并堆叠产生场泛化性能。训练单一的降噪自动编码器的过程和RBMs训练生成模型的过程一样。

深度学习发展前景如何啊？