2020-08-18
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神经网络
神经网络主要解决非线性问题
回归问题:隐藏层有激活函数(指定的激活函数),输出层无激活函数;按照平方差误差最小进行优化;只有一个输出端口;
分类问题:隐藏层有激活函数(指定的激活函数);按照交叉熵函数最小进行优化;
二分类:输出层的激活函数为sigmoid函数,一个输出端口
多分类:输出层的激活函数为softmax函数,多个输出端口
神经网络的缺点:和决策树一样,容易过拟合
解决方案:基于算法层面,控制隐藏层的层数;控制隐藏层的神经元数量;正则化;dropout(减少神经元之间的连接)
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