BP算法固定学习率不收敛原因分析及对策

人工神经网络BP模型是一种常用的建模方法,但仍存在很多问题.通过对BP算法的应用发现,当固定学习率η大于0～1内某一值,将导致网络算法不收敛.本文从数学理论上分析了这一现象产生的内在原因.最后提出两种有效对策:方法是第一次η取小值,随后取较大值,最后取小值;方法二是调整传递函数f(x).通过这两种方法,解决了固定学习率不收敛的问题,并对改进方法进行了实证检验.

基于BP神经网络学习率优化的研究

现今社会人工智能技术快速迭代发展,其应用也越发广泛,包括搜索、数学优化、逻辑推演等工具都应用了人工智能技术。神经网络作为人工智能的重要方法正在被不断地深入研究,而BP神经网络是经典的神经网络之一,在语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等应用领域都取得了显著的效果。在对BP神经网络进行训练时,学习率的设置是众多参数中至关重要的一项。学习率选取不当将直接导致模型收敛速度慢、模型易越过全局极小值点等问题。针对BP神经网络中的学习率选取开展研究,将传统的固定学习率优化为变化学习率,从而有效地提高了BP神经网络模型的收敛速度以及精确度。