提高BP网络的推广能力，采用贝叶斯正则化算法

资 源 简 介

提高BP网络的推广能力，采用贝叶斯正则化算法

详 情 说 明

在神经网络训练过程中，如何提高模型的泛化能力是一个关键问题。BP神经网络作为经典的前馈网络，常面临过拟合风险。本文介绍贝叶斯正则化算法的应用，它能有效提升BP网络在噪声数据上的推广性能。

传统BP网络常采用Levenberg-Marquardt优化算法（trainlm）进行训练，这种方法收敛速度快但容易过拟合。相比之下，贝叶斯正则化算法（trainbr）通过引入概率框架，将网络权值视为随机变量，自动平衡训练误差和网络复杂度。

针对带噪声的正弦信号拟合任务，贝叶斯正则化表现出独特优势。它不仅最小化训练误差，还会考虑权值大小，相当于在目标函数中加入了正则化项。这种机制能防止网络过度适应训练数据中的噪声成分，从而获得更平滑的拟合曲线。

在实际应用中，贝叶斯正则化算法无需手动设置正则化系数，而是通过概率方法自动确定最优参数。这使得网络在面对不同噪声水平的数据时，都能保持较好的泛化性能。虽然计算量可能稍大，但对需要稳定预测的场景非常有益。