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神经网络拟合函数
神经网络
中损失
函数
一般降到多少就可以了
答:
关键不是损失
函数
降到多少,关键是你的模型测试集效果要好。训练集再好也没有用,可能是过
拟合
,所以不要太在意损失函数降到多少的问题。
深度学习在计算机视觉的应用有哪些
答:
机器学习是数据驱动,在获得大量数据后,通过数据构建模型从而完成预测,分类等任务。机器学习包含较多方面,只说
神经网络
。通过人工神经元构建的神经网络,只要两三层便能较好的
拟合
任意
函数
,对于简单的任务只要把数据扔进去训练即可。后来有人发现如果多几层,神经网络的准确率会更好,不过层数过多时,提升...
dnn是什么意思
答:
参数数量膨胀。由于DNN采用的是全连接的形式,结构中的连接带来了数量级的权值参数,这不仅容易导致过
拟合
,也容易造成陷入局部最优。局部最优。随着
神经网络
的加深,优化
函数
更容易陷入局部最优偏离真正的全局最优,对于有限的训练数据,性能甚至不如浅层网络时,梯度会衰减,随着神经网络层数的增加,梯度...
过
拟合
问题
答:
通过扩充数据集,让训练集中的噪音数据占比越来越小,这样噪音对模型的影响就较小,防止模型过
拟合
。3、正则化 正则化是指在优化目标
函数
或代价函数是,在目标函数后面加上一个正则项。正则项通常有L1正则项和L2正则项。4、 Dropout 正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合。在
神经网络
中...
要分析多输入,多输出和非线性系统常用什么方法
答:
如何在传感器非线性特性校正领域充分发挥支持向量机
函数拟合
的技术优势,解决
神经网络
方法中的缺陷是一个值得研究的问题。1支持向量机拟合基本理论1.1线性函数拟合问题 与支持向量机的研究最初是针对模式识别中的线性可分问题[5]相似,先分析线性样本点的线性函数拟合问题,
拟合函数
以线性...
深度学习与
神经网络
有什么区别
答:
8.1、传统
神经网络
的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想。深度结构(涉及多个非线性处理单元层)非凸目标代价
函数
中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。 BP算法存在的问题: (1)梯度越来越稀疏:从顶层越往下,误差校正信号越...
用matlab对
神经网络
进行
拟合
,为什么每次结果都不一样
答:
神经网络
和其他的智能算法一样,都是有随机性的!在产生初始解的时候都是随机产生的!
matlab.*和matlab. s有什么区别
答:
“.*”和“*”的区别:1、在进行数之间的运算时“.*”和“*”是没有区别的,都是表示普通的乘法运算。例:m = 2,n = 3,m.*n = 6, m*n = 6。2、在进行矩阵之间的运算时“.*”和“*”的意义就有所不同了。假设a,b表示两个矩阵,a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘,a.*b表示...
干货| 基础机器学习算法
答:
LDA 算法本质可以借助上帝掷骰子帮助理解,详细内容可参加 Rickjin 写的《 LDA 数据八卦》文章,浅显易懂,顺便也科普了很多数学知识,非常推荐。监督学习可分为分类和回归,感知器是最简单的线性分类器,现在实际应用比较少,但它是
神经网络
、深度学习的基本单元。线性
函数拟合
数据并基于阈值分类时,很容易...
请教
拟合
与回归的区别(关系)
答:
常用的
拟合
方法有如最小二乘曲线拟合法等,在MATLAB中也可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具,拟合为已知点列,从整体上靠近它们;插值为已知点列并且完全经过点列;逼近为已知曲线,或者点列,通过逼近使得构造的
函数
无限靠近它们。3、应用不同 相关分析研究的是现象...
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