通过哪些参数看神经网络拟合出来的函数效果?神经网络拟合时如何确定隐藏的节点数?
来源:学生作业帮 编辑:作业帮 分类:综合作业 时间:2024/07/13 19:14:46
通过哪些参数看神经网络拟合出来的函数效果?神经网络拟合时如何确定隐藏的节点数?
主要看均方误差和其百分比(准确率).假如你拟合出来是ui,计算(yi-ui)^2的平均值,然后计算这个平均值与yi平均值的比(也就是均方误差百分比),当然用1减去这个百分比就是准确率了.一般也会画一幅图,把yi和ui分别用不同的颜色或者符号表示出来,直观对比.
拟合时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定,只能凭借经验和试凑.一般情况下,问题的复杂程度(非线性程度和维度)越高,隐含层节点数越多.这里介绍一个小经验:先用不太大的节点数进行预测,如果增加节点数测试集准确率和训练集准确率都有所提升,则应该继续增加.如果增加节点数测试集准确率增加很不明显,而训练集准确率还是有所提升,则不应该继续增加,当前的就是很理想的,继续增加节点数只会起到反效果.
再问: 请问;隐含层的节点数不同,拟合出来的图像都不一样,有时为什么会出现同一个方差值,只是Retrain,为什么出来的图像都不一样呢?
拟合时的隐含层节点数目前没有一个通行的公式进行确定,只能凭借经验和试凑.一般情况下,问题的复杂程度(非线性程度和维度)越高,隐含层节点数越多.这里介绍一个小经验:先用不太大的节点数进行预测,如果增加节点数测试集准确率和训练集准确率都有所提升,则应该继续增加.如果增加节点数测试集准确率增加很不明显,而训练集准确率还是有所提升,则不应该继续增加,当前的就是很理想的,继续增加节点数只会起到反效果.
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