贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力

资 源 简 介

贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力

详 情 说 明

正文： 贝叶斯正则化算法是一种有效提升BP神经网络推广能力的高级训练技术。相比传统的L-M优化算法（trainlm），贝叶斯正则化（trainbr）通过引入概率框架实现了更智能的参数调整。

在处理带有白噪声的正弦样本数据时，常规BP网络容易出现过拟合现象。贝叶斯正则化算法的核心优势在于：它能够自动平衡网络的拟合精度和结构复杂度，不需要手动设置正则化参数。该算法通过贝叶斯概率推断，将网络权重视为随机变量，在训练过程中不断更新权重的概率分布。

这种方法特别适合噪声环境下的函数逼近问题。对于添加白噪声的正弦波数据，贝叶斯正则化能有效抑制噪声干扰，找到数据背后的真实规律。实验表明，相比L-M算法，采用贝叶斯正则化的网络具有更好的泛化性能，在测试集上表现更稳定。