建立人工神经网络的模型

资 源 简 介

建立人工神经网络的模型

详 情 说 明

在构建人工神经网络（ANN）时，交叉验证（Cross-validation）是一种关键的模型评估和优化技术，它能够有效提高模型的泛化能力并减少过拟合风险。

核心思路 数据划分策略：采用K折交叉验证（如5折或10折），将数据集分为K个大小相似的子集。每次迭代使用其中K-1个子集作为训练数据，剩余1个子集作为验证数据，重复K次以确保每个子集都参与验证。 模型训练与验证：在每一折的训练中，初始化相同的神经网络结构（如层数、激活函数），通过反向传播和优化器（如Adam）更新权重。验证集用于监控模型性能（如准确率、损失值），避免训练过程中的过拟合。 超参数调优：结合交叉验证结果调整学习率、批量大小、隐藏层节点数等超参数。例如，网格搜索（Grid Search）可以系统性地探索不同超参数组合的性能。

优势与扩展 稳定性：交叉验证通过多次数据划分降低评估结果的方差，比单一训练-测试拆分更可靠。 小数据集友好：尤其适合数据量有限时，最大化利用样本信息。 扩展应用：可与早停法（Early Stopping）结合，在验证损失不再下降时终止训练以节省资源。

通过交叉验证训练的神经网络模型，最终超参数和结构选择应基于K次验证的平均性能，而非某次偶然结果，从而确保模型在实际部署中的鲁棒性。