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神经网络过拟合
神经网络
超参数选择
答:
迭代次数是指整个训练集输入到
神经网络
进行训练的次数,当测试错误率和训练错误率相差较小,且测试准确率趋于稳定时(达到最优),可认为当前迭代次数合适;当测试错误率先变小后变大时则说明迭代次数过大了,需要减小迭代次数,否则容易出现
过拟合
。用激活函数给神经网络加入一些非线性因素,使得网络可以更...
在
神经网络
中weight decay起到的做用是什么?momentum
答:
权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值。因为大的权值会使得系统出现
过拟合
,降低其泛化性能。momentum是一种 参数更新方式。为了避免当某一方向梯度过大的时候,W基本就是改方向更新,从而引入了v,类似惯性的想法。当出现某方向过大的梯度时,保持一部分原来的v,再加上一个较小...
如何在卷积
神经网络
中使用池化层
答:
其通过滑动窗口对相邻区域内的数据进行聚合处理,以减少数据量,同时保留了数据集的主要特征。2.池化层的作用池化层的作用有多个方面:(1)减小数据的维度:池化层可减小输入的数据集大小,有利于避免CNN中的
过拟合
问题。(2)减小计算量:在CNN计算时,池化层可以减小数据集的大小,从而减少计算量和...
神经网络
的泛化能力差吗?
答:
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,针对神经网络易于陷入局部极值、结构难以确定和泛化能力较差的缺点,引入了能很好解决小样本、非线性和高维数问题的支持向量回归机来进行油气田开发指标的预测。
音频mlp是什么意思?
答:
MLP作为一种基础的
神经网络
模型,具有其独特的优缺点。其优点在于可以处理非线性问题、自适应学习等,较好的适应复杂任务。同时,MLP模型的网络结构和参数可以通过反向传播算法自动学习。缺点在于,它更加依赖于模型的选择和数据集的质量,训练难度较大,并且可能会出现
过拟合
等问题。因此,对于大规模、复杂的...
bp
神经网络
,是不是数据越多,预测能力越好!
答:
准确的说是数据越全面,越能体现数据分布,预测才越好 但一般我们也不知道数据原本的分布是怎么样的~所以,收集越多的不同的数据,一般来说预测就越好。当然,如果发现数据多到一个程度后,预测效果没什么变化,说明数据的表达能力,或者说数据的分布已经很充沛了,特征方差不变了,多了也没什么用 ...
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。
卷积
神经网络
结构由哪几部分组成
答:
全连接层不止一层,在这个过程中为了防止
过拟合
会引入DropOut。最新研究表明,在进入全连接层之前,使用全局平均池化可以有效降低过拟合。随着
神经网络
训练的进行,每个隐层的参数变化使得后一层的输入发生变化,从而每一批的训练数据的分布也随之改变,致使网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布,增大训练...
多层感知机的定义
答:
分类任务是多层感知机最常见的应用之一,它可以对数据进行非线性分类,如图像分类、文本分类等。在回归任务中,多层感知机也可以通过学习数据之间的关系,达到预测未知数据的目的。识别任务中,多层感知机可以通过学习数据中的特征,对新的图像、音频等等数据进行自动识别。多层感知机很容易出现
过拟合
问题,需要...
神经网络
,隐含层节点数越多,遗传算法适应函数越小!这是怎么回事?_百度...
答:
对于不同的问题节点的数目是超参数,你只能通过实验法确定了。既然你试出来节点很高时适应度函数低,那就减少节点数目吧。节点多,按照我的理解,最后可能可以更精确,但在一开始并不容易找到最优解的方向(也许永远找不到)。问题并不复杂就减少节点数目吧,节点太多也会
过拟合
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