传统的BP优化方法,加入了动量项以及学习速率的自适应。具体函数是netSolve。
时间: 2024-02-06 16:11:20 浏览: 34
传统的BP优化方法中,动量项和学习速率的自适应可以帮助算法更快地收敛到最优解。其中动量项可以在更新权重参数时增加一个“惯性”的力量,从而使得更新的方向更加稳定,而不容易受到某些数据点的干扰。学习速率的自适应可以根据训练过程中的梯度信息动态调整学习速率,从而在收敛速度和收敛效果之间取得一个平衡。
具体而言,传统的BP优化方法中的netSolve函数可以表示为:
```
function [net, error] = netSolve(net, x, y, lr, momentum)
% forward propagation
net = forward(net, x);
% backward propagation
net = backward(net, y);
% update weights and biases
for i = 1:length(net.layers)
net.layers{i}.vW = momentum * net.layers{i}.vW - lr * net.layers{i}.dW;
net.layers{i}.vB = momentum * net.layers{i}.vB - lr * net.layers{i}.dB;
net.layers{i}.W = net.layers{i}.W + net.layers{i}.vW;
net.layers{i}.B = net.layers{i}.B + net.layers{i}.vB;
end
error = net.error;
end
```
其中,lr表示学习速率,momentum表示动量参数,x表示输入数据,y表示目标数据,net表示神经网络模型,forward和backward函数分别表示前向传播和反向传播的过程,vW和vB表示权重和偏差的梯度累积量,W和B表示权重和偏差的当前值,error表示当前的误差。