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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 仿真模拟 » MATLAB » 【讨论】遗传算法优化神经网络误差问题？
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yujunhui

银虫 (著名写手)

[交流] 【讨论】遗传算法优化神经网络误差问题？

遗传算法优化神经网络误差 的 误差 与  神经网络的误差  很接近（甚至有的比神经网络的误差大 ）
这是什么原因？
请高手指点？
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安静
1楼 2009-11-04 12:02:13
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

优秀区长优秀区长优秀区长优秀区长优秀版主
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
kuhailangyu(金币+2,VIP+0):感谢nono版主的指导！ 11-5 09:49
yujunhui(金币+5,VIP+0): 11-5 14:42
这是我以前与另一虫虫的交流记录，希望可以对你使用NN有些帮助。
引用回帖:
我的经验是：
1.训练样本尽可能充足。数据点不够的话，不推荐用NN。
2.网络结构尽可能简单。Hidden layer一般推荐只用1层。
3.做NN要尽可能的based on physics，将physics体现在inputs/outputs和transfer functions的选择上.
4.Trained NN给出的结果不仅要fit已知的数据点，而且predicted的趋势线也要与你研究的physics一致，只看程序给出的各种statistical data很可能“受骗”的。
如果能很好地做好上述几点，可以mitigate over-fitting risks.
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6楼2009-11-05 09:30:58
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

优秀区长优秀区长优秀区长优秀区长优秀版主
★ ★ ★
yujunhui(金币+2,VIP+0):有道理，谢谢你 ！ 11-4 14:36
kuhailangyu(金币+1,VIP+0):nono辛苦了，呵呵 11-4 18:56
遗传算法优化神经网络只是在概率上有更大可能获得全局最优，这种获得全局最优的概率与初始种群数、交叉变异操作、遗传代数等等都有关系。所以，从另一方面讲，在概率上，遗传算法也可能得不到全局最优解、或得到的是近似最优解。

如果神经网络结构比较简单的话，我的经验是matlab NN toolbox的某些算法给出的训练误差可能更好。在取随机初值的情况下，反复多run上N次，获得全局最优的概率也是不小的。
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2楼2009-11-04 12:18:20
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yujunhui

银虫 (著名写手)
还有其他的原因吗 ？
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安静
3楼2009-11-04 22:52:22
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728728

木虫 (正式写手)
★ ★
nono2009(金币+1,VIP+0):谢谢交流！欢迎常来。 11-5 06:31
yujunhui(金币+1,VIP+0):谢谢！ 11-5 08:49
描述的不太清楚。
不知道你优化的目标函数是什么？你说的误差指训练误差还是泛化误差？
如果你优化目标是训练误差的话，那优化后泛化误差变大是很可能的事。
这时候必然是过学习了，高频误差的影响显著。
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4楼2009-11-05 03:05:26
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