提高前馈神经网络泛化能力的新算法

利用神经网络撮以合噪数据的特征时，如何提高泛化能力是亟需解决的重要问题。通常的解决方法是通过结构优化和正则化来控网络的复杂性。本文从熵函数的概念出发，提出一项新的加性征罚因子消除过训练现象，从而有效的提高网络的泛化能力。