Fine-tuning Cascade-Correlation trained feedforward network with backpropagation

Mikko Lehtokangas*, Jukka Saarinen, Kimmo Kaski

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

2 Sitaatiot (Scopus)

Abstrakti

To avoid oversized feedforward networks we propose that after Cascade-Correlation learning the network is fine-tuned with backpropagation algorithm. Our experiments show that if one uses merely Cascade-Correlation learning the network may require a large number of hidden units to reach the desired error level. However, if the network is in addition fine-tuned with backpropagation method then the desired error level can be reached with much smaller number of hidden units. It is also shown that the combined Cascade-Correlation backpropagation training is a faster scheme compared to mere backpropagation training.

AlkuperäiskieliEnglanti
Sivut10-12
Sivumäärä3
JulkaisuNeural Processing Letters
Vuosikerta2
Numero2
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - maalisk. 1995
OKM-julkaisutyyppiA1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Fine-tuning Cascade-Correlation trained feedforward network with backpropagation'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä