一种基于并行多级宽度神经网络的学习方法

摘要

本发明公开了一种基于并行多级宽度神经网络的学习方法，包括以下步骤：获取验证集，构建基分类器；对并行M级宽度神经网络的每级进行训练和验证，得到训练后的并行M级宽度神经网络和每级宽度神经网络对应的验证输出；通过统计计算得到每级宽度神经网络的决策阈值；通过测试集对验证后的并行多级宽度神经网络进行测试。本发明的神经网络具有多级结构，每级针对数据的不同部分进行学习，且可实现并行化训练和测试。每一级采用一种宽度神经网络在宽度方向进行特征学习；通过多个宽度神经网络作为基分类器在宽度方向的再次连接，实现两个宽度方向上的分类器集成；通过增加新一级的宽度神经网络实现网络的增量学习；且可实现并行化测试。