bp 네트워크의 장점과 단점은 무엇인가요?

BP 알고리즘은 신호의 순전파와 오류의 역전파라는 두 가지 프로세스로 구성됩니다. 오류 역전파 알고리즘은 다층 피드포워드 네트워크 훈련에 자주 사용되기 때문에 사람들은 다층 피드포워드 네트워크를 직접 BP 네트워크라고 부르는 경우가 많습니다.

BP 알고리즘은 널리 사용되고 있지만 다음과 같은 단점도 있는데, 이는 주로 훈련 과정의 불확실성에 반영됩니다.

1. 훈련 시간이 길어집니다. 일부 특별한 문제의 경우 실행 시간이 몇 시간 또는 그 이상 걸릴 수 있습니다. 이는 주로 학습률이 너무 작기 때문에 적응형 학습률을 사용하면 개선될 수 있습니다.

2. 완전히 훈련할 수 없습니다. 훈련 중에는 과도한 가중치 조정으로 인해 활성화 함수가 포화 상태에 도달하여 네트워크 가중치 조정이 거의 정체됩니다. 이러한 상황을 피하기 위해 하나는 더 작은 초기 가중치를 선택하는 것이고, 다른 하나는 더 작은 학습률을 사용하는 것입니다.

3. 지역 최소값에 빠지기 쉽습니다. BP 알고리즘은 네트워크 가중치를 최종 솔루션으로 수렴할 수 있지만, 얻은 솔루션이 오류 초평면의 전역 최적 솔루션임을 보장하지 않으며 로컬 최소값일 수도 있습니다.

이는 주로 BP 알고리즘이 경사하강법을 사용하기 때문입니다. 훈련은 특정 시작점에서 시작하여 오류 함수의 기울기를 따라 점차적으로 오류의 최소값에 도달합니다. 따라서 시작점이 다릅니다. 서로 다른 극단으로 이어질 수 있습니다. 즉, 서로 다른 최적의 솔루션이 얻어집니다. 훈련 결과가 미리 결정된 정확도에 도달하지 못하는 경우 훈련 결과의 정확도를 더욱 높이기 위해 다층 네트워크와 더 많은 뉴런을 사용하는 경우가 많지만 동시에 네트워크의 복잡성과 훈련 시간도 증가합니다.

4. "새것을 좋아하고 오래된 것을 싫어한다." 훈련 과정에서 새로운 샘플을 학습할 때 오래된 샘플을 잊어버리는 경향이 있습니다.

확장 정보:

BP 알고리즘은 1974년 Werbos에 의해 처음 제안되었으며, 이 이론은 1985년 Rumelhart 등에 의해 개발되었습니다. BP 네트워크는 가이드 학습 방식을 채택하고 있으며, 학습에는 다음과 같은 4가지 프로세스가 포함됩니다.

1. 입력 패턴은 입력 레이어에서 히든 레이어를 거쳐 출력 레이어까지의 '패턴 전파' 프로세스로 구성됩니다.

2. 네트워크의 예상 출력과 실제 출력의 차이에 대한 오류 신호는 연결 가중치가 출력 계층에서 계층별로 조정되는 "오류 역전파" 프로세스입니다. 숨겨진 레이어.

3. 네트워크 '메모리 훈련' 과정은 반복되는 '패턴 순방향 전파'와 '오류 카운터 전파'로 구성됩니다.

4. 네트워크는 수렴하는 경향이 있다. 즉, 네트워크 전체의 오차가 최소값으로 향하는 '학습 수렴' 과정이다.

바이두 백과사전-BP 알고리즘