噪声神经网络训练集
Noisy neural network training set
最近我发现了一个神经网络尝试对字符进行分类的示例。训练有两个神经网络。一个有嘈杂的数据集，第二个没有它。我试图找到任何理论解释为什么使用嘈杂的训练集会产生更好的结果，但我没有得到足够的理解。谁能给我解释一下？提前致谢
用噪声训练神经网络提高了泛化能力（网络为新的未知数据提供正确预测的能力），因为噪声使神经网络更难精确地拟合每个数据点（防止神经网络只记住训练数据的精确值，从而迫使它学习更有意义的关系）。有关噪声与其他形式正则化之间关系的数学细节和信息，您可以查看 this paper
最近我发现了一个神经网络尝试对字符进行分类的示例。训练有两个神经网络。一个有嘈杂的数据集，第二个没有它。我试图找到任何理论解释为什么使用嘈杂的训练集会产生更好的结果，但我没有得到足够的理解。谁能给我解释一下？提前致谢
用噪声训练神经网络提高了泛化能力（网络为新的未知数据提供正确预测的能力），因为噪声使神经网络更难精确地拟合每个数据点（防止神经网络只记住训练数据的精确值，从而迫使它学习更有意义的关系）。有关噪声与其他形式正则化之间关系的数学细节和信息，您可以查看 this paper