BP神经网络优化的基本方法

BP神经网络优化的基本方法
1.神经网络调优：
(1) 选择合适的网络结构：神经网络优化的首要之务是选择一个合适的
网络结构，尽可能给出正确高效的结果，并且能够有效的优化解决模
型的问题。

一般来说，在计算机视觉任务中，可采用经典的CNN和RNN网络结构。

(2) 提高网络深度：网络深度是指神经网络中隐层的数目。

一般来说，
网络深度越深，网络的表达能力就越强，模型的精度也就越高。

然而，当网络的深度较大时，会出现梯度消失或梯度爆炸的情况，所以，要
在参数调优的过程中，控制网络的深度。

(3) 模型参数调优：另外还需要调整模型的各个参数，如学习率，优化
器类型，正则化等，以便有效提高模型的性能。

2.模型融合：
(1) 考虑不同特征模型之间的不同：一组特定任务上的模型融合模型，
既可以提高模型性能，也可以降低结果输出的方差。

同时还应该考虑
不同模型之间的差异，并结合起来形成不同的模型组合，以获得最优
模型。

(2) 考虑多种融合方式：除了考虑不同模型之间的模型融合外，还可以
考虑模型融合的不同种类，如加权模型融合，投票模型融合，stacking 模型融合。

(3) 使用效果评估工具：融合多种模型后，要使用有效的效果评估工具对融合结果进行评估。

可以从准确率，召回率，F1分数等方面对模型进行评估，以确定最佳模型融合方案。