一种基于动态前馈神经网络结构和成长率函数的手写数字识别方法

摘要

本发明涉及一种基于动态前馈神经网络结构和成长率函数的手写数字识别方法，包括：训练初始化小规模的神经网络，暂停训练对神经网络的性能进行阶段性测试；基于性能指标计算得出成长率，通过成长率计算在恢复训练时需要增长的网络规模；基于网络性能测试结果，筛选需要分裂和删减的神经元；对于被分裂的神经元，通过调整权重值保持网络输出不变；对于被删减的冗余神经元，对相邻神经元的输出进行补偿；判断网络增长是否成熟，当网络增长到合适的规模时停止增长，输出当前网络，从而得到在应用前馈神经网络对手写数字进行分类时较为合适的网络结构及参数：避免网络规模过小时引起的欠拟合，以及网络规模过大引起的过拟合，降低运算时间和计算成本。