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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generalization ability，指機器學習算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力，一種預(yù)測新的input類別的能力。

通過學習找到隱含在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，并對具有同一規(guī)律的學習集以外的數(shù)據(jù)，這種經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可以給出合適的輸出，該能力就被稱為泛化能力。

對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，一般越復(fù)雜說明該神經(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，當然越好，當然也不是絕對的，但是這能說明一個容器容量的問題，這時該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力也越強。

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、學習時間等因素，都會影響神經(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無監(jiān)督預(yù)學習可以從訓(xùn)練集導(dǎo)出高效的特征集。復(fù)雜的問題一旦轉(zhuǎn)換成用這些特征表達的形式后就自然變簡單了。觀念上這個有點像是在做適用于訓(xùn)練集的一種智能化的坐標轉(zhuǎn)換。

舉例來說，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。如果做分類時是用這些特征去做而不是基于像素的話，結(jié)果自然會好得多。雖然大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極多的參數(shù)，可是由于做分類時其實是基于少數(shù)的特征，因此也比較不會產(chǎn)生過擬合的情形。

同時，針對神經(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，引入了能很好解決小樣本、非線性和高維數(shù)問題的支持向量回歸機來進行油氣田開發(fā)指標的預(yù)測。

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