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面向解决真实世界问题的神经应用需求,本文提出了一种构造目标函数的逆向方法,即将目标函数的构造任务转化为误差信号的设计。应用这一方法,我们构造出了一类的目标函数,它不仅可以解除均方误差(MSE)函数的假饱和状态,从而缩短了网络的训练时间,而且能够克服相对熵函数带来的过度适应性问题,从而提高了网络的泛化能力。