BP神经网络优化：激励函数、学习率与对称性策略

"计算神经课件主要讲解了BP反向反馈网络的相关知识，包括BP算法的改进方法。首先，课程介绍了激励函数的选择，强调了S型函数的普遍选择，因为其可导性使得误差信号的计算更为简便。S型函数如sigmoid函数在输出层的应用中，其导数决定了误差信号的大小，靠近0.5的输出节点权重调整最为显著，避免了函数极值带来的问题。 其次，课程讨论了学习率值的设定。学习率控制着梯度下降过程中的步长，过大可能导致震荡，过小则可能使收敛速度减慢。因此，找到一个合适的值至关重要，通常需要根据实际训练情况动态调整或采用自适应学习率策略。 此外，课程还涉及到了对称性破缺的概念，这是针对网络中孤立单元的情况，它们受到目标值直接比较的误差和反向传播误差的双重影响。针对这种情况，权值更新时需要考虑这两种误差来源。 在实践应用中，BP算法面临的问题包括容易陷入局部最优解（局部最大值或最小值）以及学习时间较长，尤其是在隐层数量和每个隐层单元数量不确定的情况下。优化网络结构和算法参数，如选择不同的激励函数、合理设置学习率，是提高BP网络性能的关键。 最后，课程大纲中提到了BP算法的改进措施，包括但不限于激励函数的选择、学习率的调整以及针对网络对称性问题的处理，这些都是提升BP网络性能和避免常见问题的有效手段。通过对这些核心知识点的理解和实践，学生能够更好地掌握BP网络的设计和优化技巧。"