学习收敛速度
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如何通过反向神经网络改进提升模型性能?
反向传播神经网络(BP神经网络)是一种常用的深度学习模型,广泛应用于各种机器学习任务中,标准的反向传播算法存在一些局限性,如学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等问题,为了克服这些缺点,研究人员提出了多种改进方法,以下是关于反向传播神经网络改进的详细回答:1、增加处理单元参数: - 在标准反向传播神经网络算法的基……
反向传播神经网络(BP神经网络)是一种常用的深度学习模型,广泛应用于各种机器学习任务中,标准的反向传播算法存在一些局限性,如学习收敛速度慢、容易陷入局部极小点等问题,为了克服这些缺点,研究人员提出了多种改进方法,以下是关于反向传播神经网络改进的详细回答:1、增加处理单元参数: - 在标准反向传播神经网络算法的基……