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728728

木虫 (正式写手)

[交流] 【讨论】多输出神经网络的问题

相同的样本，一个多输入多输出神经网络和对若干个多输入单输出神经网络，哪个误差小一些？
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1楼 2009-12-10 23:17:05
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728728

木虫 (正式写手)
引用回帖:
Originally posted by nono2009 at 2009-12-11 09:33:
偶做过。在偶的case里，只要训练的好，结果差不多。

但从理论上讲，将一个MIMO网络改成M个MISO网络分别训练，误差应该更小、训练效率也更高。

有理论的参考资料吗？我做的结论跟你不太一样，现在不确定是否能算例有关。
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3楼2009-12-11 16:10:52
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

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偶做过。在偶的case里，只要训练的好，结果差不多。

但从理论上讲，将一个MIMO网络改成M个MISO网络分别训练，误差应该更小、训练效率也更高。
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2楼2009-12-11 09:33:48
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nono2009

超级版主 (文学泰斗)

No gains, no pains.

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其实很简单，当输出只有一个的时候，所有的连接权都被用于学习该输出，最flexible。当输出多于一个时，至少输入层与隐层之间的连接权是所有输出共享的，中间必然有trade-off，导致最后误差的上升。

如果你的case学出来结果相反，那只能表明你的MISO网络还可以更好。我们这么来讲，你学好的MIMO网络，可以被简单分解为M个MISO网络，保持那些相关的连接权不变。那么，这时候你的MISO网络应该给出与MIMO完全一样的结果。以此MISO网络的连接权为初始值，进一步训练之，就完全可能获得更优的结果。
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4楼2009-12-11 16:50:32
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木虫 (正式写手)
引用回帖:
Originally posted by nono2009 at 2009-12-11 16:50:
其实很简单，当输出只有一个的时候，所有的连接权都被用于学习该输出，最flexible。当输出多于一个时，至少输入层与隐层之间的连接权是所有输出共享的，中间必然有trade-off，导致最后误差的上升。

如果你的ca ...

嗯，有一定的道理，不过我觉得不完全对。你说的情况是在没有考虑样本的因素情况下发生的。如果考虑样本的因素的话，trade-off的结果不一定变差。不过你的想法不错，可以用组合的方法，效果应该好些。我试试。
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5楼2009-12-11 17:35:04
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