【摘 要】
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在大数据时代下,现实领域中存在很多带标签样本较少的数据集,传统的神经网络算法在处理这种数据集时分类准确率较低,因此本文提出了基于BP神经网络的参数迁移学习算法,该算法
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在大数据时代下,现实领域中存在很多带标签样本较少的数据集,传统的神经网络算法在处理这种数据集时分类准确率较低,因此本文提出了基于BP神经网络的参数迁移学习算法,该算法以传统的BP神经网络为框架,通过对源领域与目标域之间的相似度学习,把源领域中有用的参数信息迁移到目标域中,提高目标域中测试集的分类准确率。通过对UCI数据集进行实验,证明了在小数据样本下该算法比传统的神经网络算法有更好的效果。
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