网站介绍：文章浏览阅读381次。在神经网络的结构设计方面，往往遵循如下要点：输入层的单元数等于样本特征数。 输出层的单元数等于分类的类型数。 每个隐层的单元数通常是越多分类精度越高，但是也会带来计算性能的下降，因此，要平衡质量和性能间的关系。 默认不含有隐藏层(感知器)，如果含有多个隐层，则每个隐层上的单元数最好保持一致。因此，对于神经网络模块，我们考虑如下设计：设计 sigmoid 函数作为激励函数：d..._随机初始化thetas
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