大庆建设网站网站推广的技能

张小明 2025/12/29 10:01:42
大庆建设网站,网站推广的技能,大连建设局网站,网站界面设计材料收集全连接网络中的超参数、过拟合与数据集分析 1. 全连接网络中的超参数 在全连接网络中,有许多参数可以调整以找到适合问题的最佳模型。在训练开始时设定且在训练过程中不改变的参数被称为超参数。对于前馈网络,需要调整以下额外的超参数: - 层数:用 $L$ 表示。 - 每层的…全连接网络中的超参数、过拟合与数据集分析1. 全连接网络中的超参数在全连接网络中,有许多参数可以调整以找到适合问题的最佳模型。在训练开始时设定且在训练过程中不改变的参数被称为超参数。对于前馈网络,需要调整以下额外的超参数:- 层数:用 $L$ 表示。- 每层的神经元数量:第 $i$ 层的神经元数量为 $n_i$,其中 $i$ 从 1 到 $L$。- 每层的激活函数选择:用 $g^{[l]}$ 表示。当然,还有之前遇到过的超参数,如迭代次数(或轮数)和学习率。2. 多分类问题的 Softmax 函数在使用 TensorFlow 代码之前,还需要了解一些理论知识。本章介绍的网络已经足够复杂,可以进行多分类任务并得到合理的结果。为此,需要引入 Softmax 函数。从数学角度来看,Softmax 函数 $S$ 将一个 $k$ 维向量转换为另一个 $k$ 维的实值向量,每个元素的值在 0 到 1 之间,且所有元素之和为 1。给定 $k$ 个实值 $z_i$($i = 1, …, k$),定义向量 $z = (z_1, …, z_k)$,Softmax 向量函数 $S(z) = (S(z)1, S(z)_2, …, S(z)_k)$ 定义为:[S(z)_i = \frac{e^{z_i}}{\sum{j=1}^{k}e^{z_j}}]由于分母总是大于分子,所以 $S(z)i 1$。并且,$\sum{i = 1}^{k}S(z)_i = 1$。因此,$S(z)_i$ 表现得像一个概率,我们将其视为 $k$ 种可能结果
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