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深度學習初步,全鏈接神經網絡,MLP從原理到實現(二)原理部分,過擬合,激活函數,batchsize和epochs,訓練DL模型的建議
時間 2019-12-07
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其餘兩篇:java 深度學習初步,全鏈接神經網絡,MLP從原理到實現(一)原理部分,反向傳播詳細解釋和實際計算例子算法 深度學習初步,全鏈接神經網絡,MLP從原理到實現(三)實現部分,用java實現MLP網絡 1.激活函數 (1)Sigmoid函數 Sigmoid將全部輸入壓縮到0到1之間,這樣形成的問題是,當隨着神經網絡的層次加深時,特徵的變化因爲sigmoid而慢慢衰減。這樣會形成靠近輸入層的
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