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A simple strategy to prune neural networks with an application to economic time series

机译:用经济时间序列的应用程序修剪神经网络的简单策略

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摘要

A major problem in applying neural networks is specifying the size of the network. Even for moderately sized networks the number of parameters may become large compared to the number of data. In this paper network performance is examined while reducing the size of the network through the use of multiple correlation coefficients and graphical analysis of network output per hidden layer cell and input layer cell.
机译:应用神经网络中的一个主要问题是指定网络的大小。即使对于中等大小的网络,与数据数量相比,参数的数量也可能变大。在本文中,通过使用多个相关系数和每个隐藏的层单元格和输入层单元的网络输出的图形分析来检查网络性能,同时通过使用多个相关系数和网络输出的图形分析。

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