OBTENCIÓN DE PERCEPTRONES MULTICAPAS DE MÍNIMO TAMAÑO USANDO MÉTODOS DE REGULARIZACIÓN

Abstract

Estudiamos la aplicación de una función objetivo regularizada en redes multicapas entrenadas por Backpropagation a fin de lograr una Red Neuronal de tamaño mínimo. Se compara la convergencia de las redes así obtenidas para varias funciones de regularización. Se muestran resultados para problemas de clasificación que tienen diverso grado de dificultad para ser aprendidos. Se estudia también la existencia de una zona óptima de aplicación del proceso ele regularización en el espacio de las conexiones.