噪声对于训练神经网络的重要性

目前神经网络的训练方法就是通过一定量的数据进行拟合一个函数
也就是说数据集的定义域是一个范围,

假设我们的数据集的定义域是[1,10]
拟合出来一个直线是A
如果将定义域的范围拓展为[1,100]
拟合出来一个直线是B

那么B一定会比A接近真实的直线C
增加数据集的定义域范围方法

方法1
增加不改变基本特征的噪声

方法2
进行一定的变换来拓宽定义域的范围

方法3
增加权重占比例如

y=kx
x=y/k
x=y/(k+1)

那么x自然变大

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