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人工神经网络（ANN）如今被广泛应用，对其性能提升的研究也在持续进行。ANN 的一个主要目标是具有较高的泛化性能，这可以通过验证来估计。集成有助于提高泛化性能，但如果训练数据集的大小有限，集成的验证通常在计算上成本很高。因此，本论文在交叉验证过程中引入了快捷集成，其中对多个验证输出取平均值以估计集成的泛化性能。为了评估该方法，使用两个不同的分类问题数据集，将快捷集成的验证性能与单个模型和实际集成的验证和测试性能进行了比较。结果表明，在验证过程中，快捷集成比单个模型能更好地估计集成的泛化性能，并且可以近似实际集成的验证性能。因此，快捷集成可以在交叉验证期间提供一种成本较低的集成验证方法。
结合交叉验证和集成创建人工神经网络
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