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我正在做一个分类任务，试着从纸上重建一个网络。在这篇论文中，他们讨论了进行300次训练测试分割，并在取每个网络对特定输入数据的所有预测的平均值后，每次训练网络。所以这里有一个问题:什么是最好的选择，我已经重建了他们的网络，并考虑使用for循环并将每个网络的输出保存在数据帧中，但无法以正确的方式实现。
浏览 28提问于2020-12-21得票数 0
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神经网络训练算法
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当我第一次读到神经网络时，我了解到反向传播是用来训练神经网络的算法。我感兴趣的是是否还有其他的选择(或者更好？)呼叫BP。
神经网络中使用的其他训练算法是什么？BP是最好的吗?这就是为什么几乎每个人都用它来训练神经网络模型吗？
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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我想知道Word2Vec是如何构建的。📷1) CBOW模型和Skip图模型都有一定的输入。3)将跳过图的输出作为中间神经网络的输出。CBOW的输出是对给定上
浏览 0提问于2017-06-12得票数 6
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据我所知，我选择一个模型，对训练数据进行训练，对训练数据进行性能评估，然后对验证数据进行超参数整定评估模型性能，然后选择最佳模型并对测试数据进行测试。为了做到这一点，我基本上需要随机选择一个模型来训练数据。我不明白的是，我不知道哪一种模式在一开始会是最好的。假设我认为神经网络和随机森林可能对我的问题有用。那么，为什么我不开始搜索一个</e
浏览 0提问于2022-05-28得票数 0
我想了解什么是最好的方法是对一个经过训练的TensorFlow神经网络进行进一步的回归分析。具体来说，我正在研究如何从经过训练的神经网络中找到进一步的最大值/极小值(相当于从回归曲线中求出max/min )。简单的方法显然是“尝试”所有可能的组合，并检查结果集的最大值/分钟，但是当有多个输入和因变量
浏览 7提问于2016-07-06得票数 0
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数据集的决策树和神经网络
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我正在研究对数据集同时使用决策树和神经网络的优缺点。我一直在互联网上寻找答案，但我似乎找到的所有答案都是从大的角度来看每个问题的利弊。基本上，我试图弄清楚为什么决策树和神经网络对特定的数据集是有好处的。我假设无论数据集是大是小，离群值和丢失的数据都会对使用决策树或神经网络的准确性或不准确性产生影响。提前感谢
浏览 0提问于2018-04-10得票数 0
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我想知道是否有人可以提供一些好的测试用例来测试多层神经网络，而不是基本的XOR问题。这是用于反向传播的，但希望它们将是通用的。我不知道是否有一些好的已经建立的数据集，或者对我可能需要(很容易)自己编译数据的问题的建议。
是的，我知道大多数被认为是线性不可分的问题都是很好的候选者，但对我来说，很难提出多个测试来验证网络。
浏览 1提问于2014-05-28得票数 0
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a.隐藏层中神经元的数目：我的第一个问题是如何为我的分类问题定义最佳的神经元数目？我是否应该使用交叉验证的方法来获得一个训练数据集中表现最好的</
浏览 2提问于2014-04-07得票数 0
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我一直在为分类建立一个神经网络。我的问题是，当我用所有的数据进行训练时，我不知道什么时候停止训练。培训损失并
浏览 0提问于2017-09-14得票数 3
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注意:当我将样本位置设置为"1“时，我注意到不只是从一个卷中获取一个样本，而是在每次迭代中从一个图像中获取一个样本。假设:如果这是真的，那么最好将Sample_per_volume设置为1，以便对抽样过程进行最佳随机化。
问:我的观察对吗？如果是的话，假设是对的吗？那么，如果最好的选项总是"1“，那么为什么存在这个选项呢？
浏览 1提问于2018-04-02得票数 1
我知道大多数人在线性回归模型上运行RFE来执行特征选择，例如，在使用Keras训练模型之前。
然而，在深层神经网络的训练过程中，是否可以这样做呢？如果是的话，怎么做？有什么坏处吗？
浏览 9提问于2022-10-12得票数 3
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我使用h2o构建了一个简单的深度学习回归模型(如下所示)。该模型预测了R虹膜数据集中的间隔长度。我注意到，随着时间的增加，模型的精确度(r^2)增加了(图1)。通过增加历元数，我是以有害的方式对模型进行过度拟合，还是以有益的方式提高模型的准确性？
浏览 4提问于2017-07-03得票数 2
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据我所知，有两种方法可以教神经网络。，但是还有第三条路吗？例如，如果你想做一个国际象棋AI，第二种方法是更合适的，但你如何评价人工智能的行动？很难判断一名球员在比赛
浏览 0提问于2016-05-02得票数 3
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基于粒子群算法的神经网络训练
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我想在Matlab上使用粒子群算法和差分进化算法训练一个前馈神经网络，用于乳腺癌的预测。我刚接触Matlab，所以我搜索并找到了George Ever的工具箱，但在将工具箱添加到Matlab路径后，我不知道如何使用它。有人能告诉我训练神经网络的步骤吗？
浏览 5提问于2016-07-21得票数 0
但是，你知道为SSD pytorch创建预训练权重的方法吗？让我知道它的可行性。
提前谢谢你
浏览 11提问于2021-10-22得票数 0
在我所看到的神经网络分类的所有例子中，它们都有训练数据，其中有一个类别作为主要类别，或者每个输入数据的标签。
您能提供有多个标签的培训数据吗？一张画“猫”和“老鼠”的照片。我理解(可能是错的)，如果您使用softmax在输出层进行概率/预测，它倾向于尝试并选择一个(最大化识别能力)。我猜这会伤害/阻止学习和预测输入数据的多个标
浏览 5提问于2017-03-02得票数 1
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我研究神经网络已经有一段时间了，最近我学习了辍学训练算法。有优秀的论文可以理解它是如何工作的，包括作者的论文。至于测试部分，论文总是谈到使用权重减半的完整网络，但没有提到如何在培训/
浏览 7提问于2014-12-05得票数 0
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这是一个非常基本的问题，但到目前为止我还没有找到令人满意的答案。在训练神经网络时，必须选择不同的历元数。通常的建议是，只要验证集上的损失减少，就进行培训。因此，对我来说，找到停止训练和获得最佳模型的最可靠方法是，采取非常多的时代，选择最好的验证损失(不管是最后一次迭代，还是更有可能的，介于两者之间)。当然，<e
浏览 0提问于2020-04-09得票数 0
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