HiPreNets：通过渐进式训练实现高精度神经网络

深度神经网络是解决科学与工程中非线性问题的强大工具，但随着问题复杂度的增加，训练高精度模型变得极具挑战性。非凸优化和大量待调超参数使得性能提升困难，传统方法通常优先考虑最小化均方误差（MSE），而忽略了许多应用中的关键误差指标。

为解决这些问题，我们提出了一种渐进式训练和调优高精度神经网络（HiPreNets）的框架。该方法改进了先前探索的神经网络分阶段训练技术，通过使用附加网络依次学习现有全连接神经网络的预测残差，从而提升整体精度。我们讨论了如何利用残差结构来指导损失函数选择、参数数量确定以及自适应数据采样技术的引入方式。通过多个基准问题验证了该框架的有效性。

核心创新点：

1. 渐进式残差学习架构

2. 基于残差分析的损失函数优化策略

3. 动态参数分配机制

4. 自适应数据采样技术集成

实验结果表明，该方法在保持模型简洁性的同时，显著提升了神经网络在复杂任务中的预测精度。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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