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

传统BP神经网络在训练过程中容易出现过拟合问题，导致模型在训练集上表现良好但在新数据上泛化能力较差。贝叶斯正则化算法通过引入概率框架有效改善了这一问题。

该方法的核心思想是将网络权值视为随机变量，通过在目标函数中添加正则化项来控制网络复杂度。与常规L2正则化不同，贝叶斯方法可以自动调整正则化参数，避免了人工调参的繁琐过程。

实现过程主要包含三个关键步骤：首先建立权值的先验概率分布，然后将网络训练转化为最大后验概率估计问题，最后通过证据框架自动确定最优正则化参数。这种机制使网络能够自适应地平衡拟合误差和模型复杂度。

实验数据表明，采用贝叶斯正则化的BP网络对噪声数据具有更强鲁棒性，在测试集上的预测误差可降低20-40%。该方法特别适用于小样本学习场景，能有效防止网络过度依赖训练数据中的偶然特征。