基于结点敏感度的单隐含层前馈神经网络结构选择

提出了一种基于结点敏感度的单隐含层前馈神经网络结构选择方法。该方法从一个隐含层结点个数较多的网络开始,首先利用结点敏感度度量隐含层结点的重要性,然后按重要性对隐含层结点由大到小排序,最后逐个剪去不重要的隐含层结点,直到满足预定义的停止条件。该算法的特点是不需要重复训练神经网络,得到的网络结构紧凑,具有较高的泛化能力。在实际数据集和UCI数据集上的实验结果显示,提出的算法是行之有效的。