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摘要
本文提出了一种基于lasso和elastic net的宽度学习系统(BLS)网络结构稀疏方法,将标准BLS目标函数中的L2范数分别替换为lasso和elastic net,利用这两种正则化技术来约束网络输出权重,衡量每个网络节点输出权重对预测的影响程度,将多余的节点进行剔除,提高了网络结构的稀疏性.通过对一些回归数据集进行实验,可以看到本文提出的方法在不损失预测精度的前提下,同时简化了网络结构.
- 出版日期2020
- 单位北京矿冶科技集团有限公司; 华南理工大学; 中国矿业大学; 中国矿业大学（北京）
