深度学习作为近年热门研究领域,具有极大的应用前景,但存在过拟合、欠拟合、隐藏层数和节点数选取等诸多问题。针对深度置信网络存在的过拟合问题,借鉴压缩感知理论和零范数的数学性质,构建了一种基于无均值高斯分布函数的稀疏深度置信网络。通过在预训练阶段添加稀疏正则项,进一步改进深度置信网络训练过程的方法加以解决过拟合问题。利用ORL和MINIST两种公开数据集上对该改进方案进行验证分析,结果表明其比现有的改进方案在稀疏性和准确性上有较大提升。
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