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神经网络如何避免过拟合
神经网络
的分类和粗略讲解-附思维导图
答:
自组织网络则展现独特的学习方式:竞争
神经网络
:通过竞争激活神经元,如ART网络和SOM,它们支持在线学习和保持输入拓扑结构。而结构自适应网络,如级联相关网络,挑战了传统的固定结构,可能带来
过拟合
的风险。对抗性智能的诞生,GAN的出现,让神经网络进入了一个全新的领域:对抗神经网络(GAN):生成器与判别...
神经网络
超参数选择
答:
5、然而,DNN超高的准确性是以超高的计算复杂度为代价的。通常意义下的计算引擎,尤其是GPU,是DNN的基础。6、针对BP
神经网络
回归
过拟合
问题,建议尝试使用L1正则化和dropout方法来解决。如果需要进行特征选择,则可以使用L1正则化。如果需要提高网络的泛化能力,则可以使用dropout方法。
什么是「
过拟合
」,
如何
判断,常见的原因是什么?
答:
4、参数太多,模型复杂度过高。5、对于tree-based模型,如果我们对于其深度与split没有合理的限制,有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event),使其虽然可以完美匹配(
拟合
)训练数据,但是无法适应其他数据集。6、对于
神经网络
模型,权值学习迭代次数太多(Overtraining),BP算法使...
训练集和验证集对比后可以证明不是
过拟合
吗
答:
训练集和验证集的性能对比:若有分离的训练集和验证集,可以通过比较模型在训练集和验证集上的性能来判断是否
过拟合
。若模型在训练集上表现很好,但在验证集上性能较差,可能存在过拟合现象。反之不存在过拟合现象。训练集:用于模型拟合的数据样本,即用于训练的样本集合,主要用来训练
神经网络
中的参数,...
人工智能深度学习
神经网络
是什么?
答:
深度学习
神经网络
需要大量的数据进行训练,通过不断地迭代和优化,才能逐渐提高其预测准确性和泛化能力。由于神经网络具有高度的非线性特征,它可以处理复杂的模式和数据,并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。然而,深度学习神经网络也存在一些挑战和限制,例如
过拟合
、计算资源和能源...
神经网络
中隐层越多计算越复杂吗
答:
一 隐层数 一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“
过拟合
”的倾向。一般来讲应设计
神经网络
应优先考虑3层网络(即有1个隐层)。一般地,靠增加隐层节点数来获得较低的误差,其训练效果要比增加隐层数更...
神经网络
中为什么加大深度比增加宽度具有更好表征能力?
答:
神经网络
主要的表征能力来自其深度。宽度增加举个例子,相当于原来用一次函数的直线拟合现在用四次、五次的多项式曲线拟合,在拟合度增加的同时,
过拟合
的可能也在增加。而深度是靠激活函数增加表征能力的,没有这种过拟合问题。
为什么循环
神经网络
机器翻译会不准确
答:
1、缺乏真实语境的训练数据:机器翻译需要大量的训练数据来学习语言的规则和结构。如果训练数据不够丰富和真实,翻译的准确性就会受到影响。2、数据偏差和
过拟合
:在训练机器翻译模型时,如果数据有偏差或者模型过拟合了训练数据,也会导致翻译不准确。循环
神经网络
在处理长句子时容易出现长距离依赖问题,即...
神经网络
的泛化能力差吗?
答:
举例来说,如果训练集是许多人脸的图片,那么预训练做得好的话就能导出如鼻子,眼睛,嘴巴,各种基本脸型等特征。如果做分类时是用这些特征去做而不是基于像素的话,结果自然会好得多。虽然大型的
神经网络
具有极多的参数,可是由于做分类时其实是基于少数的特征,因此也比较不会产生
过拟合
的情形。同时,...
神经网络
有哪些优缺点
答:
3. 可解释性差:
神经网络
的决策过程往往被视为“黑箱”,即使我们知道其结构和参数,也很难解释其为何做出特定的决策。这使得神经网络的决策过程缺乏透明度,可能导致难以信任其决策结果。同时在进行故障诊断和调试时也存在一定的困难。4.容易
过拟合
:如果训练数据过于复杂或者数据量较小,神经...
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