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网络中神经单元数越多#xff0c;层数越多#xff0c;神经网路的拟合能力越强。但是训练速度#xff0c;难度越大#xff0c;越容易产生过拟合。
如何选择超参数
所谓超参数#xff0c;也就是搭建神经网路中#xff0c;需要我们自己去选择#xff08;不是通…网络容量
网络中神经单元数越多层数越多神经网路的拟合能力越强。但是训练速度难度越大越容易产生过拟合。
如何选择超参数
所谓超参数也就是搭建神经网路中需要我们自己去选择不是通过梯度下降算法去优化的哪些参数。比如中间层的神经元个数学习速率。
如何提高网络的拟合能力
增大网络容量
增加层深度 增加层会大大提高网络的拟合能力这也是为什么现在深度学习的层越来越深的原因增加隐藏神经元个数宽度 单纯的增加神经元个数对网络性能的提高并不明显注意单层的神经元个数不能太小太小的话会造成信息瓶颈使得模型欠拟合
