采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的 L-M 优化算法

资 源 简 介

采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的 L-M 优化算法

详 情 说 明

在神经网络训练过程中，防止过拟合并提高模型的推广能力是关键挑战之一。贝叶斯正则化（Bayesian Regularization）是一种有效的方法，它通过引入权重衰减项来约束神经网络的复杂度，从而提升泛化性能。结合Levenberg-Marquardt（L-M）优化算法，可以进一步加速收敛并优化网络参数。

传统的BP（Backpropagation）网络依赖梯度下降进行训练，但容易陷入局部最优或过拟合。L-M优化算法通过结合高斯-牛顿法和梯度下降法的优势，动态调整步长，提高训练效率。而贝叶斯正则化则通过概率框架优化权重分布，使网络不仅拟合数据，还能保持良好的泛化能力。

两者的结合，使得神经网络在训练过程中既能快速收敛，又能避免过拟合，尤其适用于数据量有限或噪声较大的场景。实际应用中，这种组合优化方法可以显著提升模型的鲁棒性，使其在未知数据上表现更稳定。