问神经网络如何处理输入的大变化？
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Data Science用户

提问于 2017-05-09 15:47:42

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我正在阅读这篇题为“通过深度神经网络对室内行为进行分类”的论文。我偶然发现了这样的说法：

通过这种机制，可以学习到非常复杂的功能，结合这些模块:生成的网络通常对微小的细节非常敏感，对大的无关变化不敏感。

我读过很多关于深层神经网络的文章。然而，我可能忽略了深层神经网络对大而不相关的特征不敏感背后的逻辑。

发布于 2017-05-09 17:13:13

它们可以处理大量不同的输入，因为神经元有权重，而这些权重作为学习一个好模型的一部分得到了优化。因此，即使模型的取值范围在0到100,000之间，如果它与预测结果无关，它的效果也很小。

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原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/18856

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