AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化

AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化

 

 

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神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化

1、复杂数据采用多层多个神经网络，才可以得到更好的分类

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神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化

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来源：oschina

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