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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力差嗎？
2020-05-21
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泛化能力，英文全稱(chēng)generalization ability，指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)新鮮樣本的適應(yīng)能力，一種預(yù)測(cè)新的input類(lèi)別的能力。

通過(guò)學(xué)習(xí)找到隱含在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，并對(duì)具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù)，這種經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可以給出合適的輸出，該能力就被稱(chēng)為泛化能力。

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，一般越復(fù)雜說(shuō)明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)承受的復(fù)雜度越高，描述規(guī)律的復(fù)雜度容量就越大，當(dāng)然越好，當(dāng)然也不是絕對(duì)的，但是這能說(shuō)明一個(gè)容器容量的問(wèn)題，這時(shí)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力也越強(qiáng)。

我們需要知道結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和樣本復(fù)雜性、樣本質(zhì)量、初始權(quán)值、學(xué)習(xí)時(shí)間等因素，都會(huì)影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。為了保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的泛化能力，人們已做了很多研究，得到了諸多泛化方法，常用的包括剪枝算法、構(gòu)造算法和進(jìn)化算法等。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力主要是由于透過(guò)無(wú)監(jiān)督預(yù)學(xué)習(xí)可以從訓(xùn)練集導(dǎo)出高效的特征集。復(fù)雜的問(wèn)題一旦轉(zhuǎn)換成用這些特征表達(dá)的形式后就自然變簡(jiǎn)單了。觀念上這個(gè)有點(diǎn)像是在做適用于訓(xùn)練集的一種智能化的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。

舉例來(lái)說(shuō)，如果訓(xùn)練集是許多人臉的圖片，那么預(yù)訓(xùn)練做得好的話就能導(dǎo)出如鼻子，眼睛，嘴巴，各種基本臉型等特征。如果做分類(lèi)時(shí)是用這些特征去做而不是基于像素的話，結(jié)果自然會(huì)好得多。雖然大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極多的參數(shù)，可是由于做分類(lèi)時(shí)其實(shí)是基于少數(shù)的特征，因此也比較不會(huì)產(chǎn)生過(guò)擬合的情形。

同時(shí)，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易于陷入局部極值、結(jié)構(gòu)難以確定和泛化能力較差的缺點(diǎn)，引入了能很好解決小樣本、非線性和高維數(shù)問(wèn)題的支持向量回歸機(jī)來(lái)進(jìn)行油氣田開(kāi)發(fā)指標(biāo)的預(yù)測(cè)。

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