神经网络防止过拟合 神经网络过拟合什么意思
可以通过直接减少hidden layer、hidden unit而不是加正则化来解决神经网络过拟合吗？简单的答案是肯定的。复杂的答案是不确定的（见下文）。这个概念。（图...
可以通过直接减少hidden layer、hidden unit而不是加正则化来解决神经网络过拟合吗？简单的答案是肯定的。复杂的答案是不确定的（见下文）。这个概念。（图...
深度神经网络是否夸张地过拟合了？这不可能是一样的。1. 过度装配可分为许多情况。一是现在的情况太多了。这种神经网络能对许多情况给出正确的答案。即使它是过度安装，你也无法...
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需...