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[综合讨论] 求助:网络训练样本个数问题

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发表于 2006-9-19 15:09 | 显示全部楼层 |阅读模式

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请教大虾个问题:
        我想获得一个网络,训练好后,每次所要训练的样本个数是300个,请问:
        在获得网络时,所要训练的样本个数有要求吗?也必须是300个样本吗?
我参考书目说:网络的隐层节点数,最小数目应该大于(M-1)/(mx+2),这里,mx是网络的输入数,M是训练样本数。
        我不知道训练样本个数,给网络的性能有个关系。如果样本个数少了,按照上述公式,隐层节点的个数自然就少了,也不知怎么确定样本个数了?多的好,还是少的好?请大虾赐教!有没有相关经验?

[ 本帖最后由 xinyuxf 于 2007-7-22 16:32 编辑 ]
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发表于 2006-9-19 15:57 | 显示全部楼层
如果样本个数少了,按照上述公式,隐层节点的个数自然就少了,也不知怎么确定样本个数了?
隐层节点数那些只不过是一些经验公式,只是给你一个参考,并不是每个公式都试用的
样本覆盖整个空间就好了,你看仿真误差吧,仿真误差小,网络就可以了
 楼主| 发表于 2006-9-19 17:11 | 显示全部楼层
谢谢楼上的赐教!
就是说训练的网络,误差足够小就可以了吗?
样本不太好选,由于不知怎么才能覆盖到整个空间!
希望大虾赐教!
发表于 2006-9-19 18:21 | 显示全部楼层
你的样本个数是指输入层神经元个数还是训练样本的组数?
如果是指神经元的个数的话应该是在保证信息量充分的情况下选和输出量最有关系的量(主成分分析);
如果是指训练样本的组数的话,太少的话训练信息量会不够,太多的话训练时间变长,并有可能不收敛,即“过渡训练”
发表于 2006-9-19 18:23 | 显示全部楼层
最简单的方法就是不断的训练(用不同的输入神经元数或者不同组数的样本,比较训练误差和仿真情况)
 楼主| 发表于 2006-9-19 18:31 | 显示全部楼层
谢谢楼上赐教!
我也不太清楚这个概念。
我所设计的网络输入节点是一定的——3个,输入是一个3*300的矩阵。我想是300个样本数据吧!
不太清楚。
你说的“训练样本的组数”是我说的样本个数吗?
 楼主| 发表于 2006-9-19 18:34 | 显示全部楼层
不知道我说清楚了没?
我想是这个一个概念,一个数据值(矩阵m*n),包括n个样本,输入节点是m个
对吗?
发表于 2006-9-19 18:41 | 显示全部楼层
是的,是你的意思。我的样本组数就是指你的样本个数。
提醒你搞清楚(矩阵m*n)装置和归一化等小问题。
训练样本个数是没有具体数据要求的(只要信息量充分及不要过渡训练)
 楼主| 发表于 2006-9-19 18:49 | 显示全部楼层
好的,谢谢楼上的赐教 。谢谢!
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