程序项目代做,有需求私信(vue、React、Java、爬虫、电路板设计、嵌入式linux等)
摘要: 随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果。 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题。 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩 阅读全文
posted @ 2018-04-26 21:54 大奥特曼打小怪兽 阅读(5317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 多层神经网络非常好理解,就是在输入和输出中间多加一些层,每一层可以加多个神经元。下面的例子是通过加入一个隐藏层后对异或数据进行分类。 一 异或数据集 所谓的"异或数据"是来源于异或操作,可以绘制在直角坐标系中,如下图所示: 我们可以看到这张图很难通过一个直线把这两类数据风格开来,但是我们可以通过类似 阅读全文
posted @ 2018-04-26 14:50 大奥特曼打小怪兽 阅读(1812) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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