采用动量梯度下降算法训练BP网络

资 源 简 介

采用动量梯度下降算法训练BP网络

详 情 说 明

采用动量梯度下降算法训练BP网络可以显著提升收敛速度并减少权重更新的震荡现象。动量法通过在梯度下降过程中引入前一步的更新方向，帮助网络更快地跳出局部极小值，同时平滑优化路径。

为了进一步提升BP网络的推广能力，引入贝叶斯正则化算法（trainbr）可以自动调整正则化参数，避免过拟合问题。这种方法通过贝叶斯框架优化网络权重，平衡训练误差和模型复杂度，使其在噪声数据下仍能保持较强的泛化性能。

在对比实验中，L-M优化算法（trainlm）因其快速收敛特性适合处理中等规模网络问题，而贝叶斯正则化更适合噪声环境下的稳健拟合。两种方法结合正弦加白噪声样本数据的训练任务，能够有效验证BP网络在不同优化策略下的性能表现。