Bartlett’s [1]theory on the general

Bartlett’s [1]theory on the generalization performance of feedforwardneural networks states for feedforward neural networksreaching smaller training error, the smaller the norm ofweights is, the better generalization performance thenetworks tend to have. Therefore, the proposed learningalgorithm tends to have good generalization performancefor feedforward neural networks.

結果 (繁體中文) 1:

巴特利特[1]
理論的前饋的泛化性能
神經網絡狀態的前饋神經網絡
達到更小的訓練誤差越小的標準
砝碼是，更好的泛化性能的
網絡往往有。因此，建議學習
算法往往具有良好的推廣性能
前饋神經網絡。

結果 (繁體中文) 2:

似乎你的個人資料是私人的，或者你沒有任何照片，但這裡是一個獨角獸給你

結果 (繁體中文) 3:

巴特利特的[1]
前饋的泛化效能理論
前饋神經網路的神經網路狀態
訓練誤差越小，則
權重是，泛化效能越好
網絡往往有。囙此，建議學習
算灋具有良好的泛化效能
用於前饋神經網路。