【视频】神经网络正则化方法防过拟合和R语言CNN分类手写数字图像数据MNIST|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23184 在本文中，在训练深度神经网络时，在训练集和验证集上实现相同的性能通常很麻烦。验证集上相当高的误差是过度拟合的明显标志：神经网络在训练数据方面变得过于专业，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）（查看文末了解数据...
神经网络的训练过程、常见的训练算法、如何避免过拟合
神经网络的训练是深度学习中的核心问题之一。神经网络的训练过程是指通过输入训练数据，不断调整神经网络的参数，使其输出结果更加接近于实际值的过程。本文将介绍神经网络的训练过程、常见的训练算法以及如何避免过拟合等问题。 神经网络的训练过程 神经网络的训练过程通常包括以下几个步骤： 步骤1：数据预处理 在进...
MATLAB神经网络拟合回归工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。 在基于MATLAB的神经网络（ANN）回归（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/115029033）这篇文章中，我们...
五、神经网络过拟合处理方法（二）：手写数字识别(Mnist)数据集
神经网络过拟合处理方法 手写数字识别(Mnist)数据集 Mnist数据集是一个手写数字识别数据集，被称为深度学习界的“Hello World”。 Mnist数据集包含： 训练集：60,000张28×28灰度图 测试集：10,000张28×28灰度图 共有0~9这10个手写数字体类别。 导入必要的模...
五、神经网络过拟合处理方法（一）
1. 什么是过拟合？ 过拟合（Overfitting）：模型过于复杂（所包含的参数过多），以致于模型对训练集的拟合很好，但对未知数据预测很差的现象（泛化能力差）。 过拟合可以通过观测训练集和验证集的loss变化判断：随着epoch或step的增加，训练集loss不断下降，而验证集loss先下降后抬升...
有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测（Matlab代码实现）
1 概述红外光谱法(IR)属于分子振动光谱技术，波数范围在4000cm-1～400cm-1之间,它的原理是基于分子中各类官能团的特征吸收，信号强度高，且对微量组分仍能检测出信号，具有灵敏度高、特征性强的优点,因此红外光谱法在材料、化工、食品、医药等多个领域均有应用。辛烷值是反映汽油抗爆性的重要指标,...
【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比
【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比 注意事项 不同版本matlab 不同电脑 加上数据集随机，BP权值阈值随机，进化算法种群随机，所以运行结果不一定和我运行的一致 。其次， 也会存...
【Pytorch神经网络理论篇】 16 过拟合问题的优化技巧（三）：批量归一化
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
【Pytorch神经网络理论篇】 15 过拟合问题的优化技巧（二）：Dropout()方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
【Pytorch神经网络理论篇】 14 过拟合问题的优化技巧（一）：基本概念+正则化+数据增大
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论...
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