For Beibi
来源:互联网 发布:淘宝加热管 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 15:45
http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/
http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/UserManual/node52.html#SECTION00540000000000000000
http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/UserManual/node306.html#SECTION001431200000000000000
把参数hidden layers设置为data的行数可以提高训练效果,但目前数据集太大,用单机训练性能一定不够,可以考虑抽样验证效果。
抽取了1/20的数据,尝试了10余种测试函数,都调试了hidden layers参数,无明显效果。
结论:神经网络的 inductive bias 导致训练失败,这个模型不太适合这组数据。
inductive bias: 归纳偏好,个人认为这个翻译强于“归纳偏置”。形象地说,指每一种机器学习方法对训练数据倾向于往哪个方向去理解,也就是这个方法的“思维定势”。
0 0
- For Beibi
- for
- for
- for
- for
- for
- for
- for
- for
- for
- for
- for(;;)
- for
- for
- for
- for
- for for test
- For life,For what。
- 第十一周阅读程序5:基类与派生类的构造函数与析构函数
- struts2的DefaultActionMapper
- 《Linux内核修炼之道》 之 高效学习Linux内核 (上篇)
- IBM 3650M4 服务器 东莞现货
- onvif开发实战2--2015年5月20日总结框架搭建
- For Beibi
- Linux find 命令详解
- Spark学习之10:Task执行结果返回流程
- 文博会虚拟现实惊艳亮相 VR风暴蠢蠢欲动
- c++整理
- 计算机如何实现开根号?
- JNI WARNING: illegal start byte
- POJ2031---Building a Space Station
- awk中的常用的字符串函数和数学函数