为什么说硬限幅函数训练是难以决定决策边界

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解决时间 2021-03-16 20:57

提问者网友：杀手的诗
2021-03-16 16:54

最佳答案

五星知识达人网友：不如潦草
2021-03-16 18:26

一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。以我看来，在你训练神经网络时，激励函数是不轻易换的，通常设置为S型函数。如果你的神经网络训练效果不好，应从你所选择的算法上和你的数据上找原因。算法上BP神经网络主要有自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法(traingdx)，Levenberg-Marquardt反向传播算法(trainlm)等等，我列出的这两种是最常用的，其中BP默认的是后一种。数据上，看看是不是有误差数据，如果有及其剔除，否则也会影响预测或识别的效果。

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