Gradient descent method is one of the popular methods to train feedforward neural networks. Batch and incremental modes are the two most common methods to practically implement the gradient-based training for such networks. Furthermore, since generalization is an important property and quality criterion of a trained network, pruning algorithms with the addition of regularization terms have been widely used as an efficient way to achieve good generalization. In this paper, we review the convergence property and other performance aspects of recently researched training approaches based on different penalization terms. In addition, we show the smoothing approximation tricks when the penalty term is non-differentiable at origin.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00