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设置网络层数和神经元数：
- 网络层数：通常，网络至少包含一个输入层、一个输出层和至少一个隐藏层。增加隐藏层可以增加模型的表达能力，但过多的层可能导致过拟合。
- 每层神经元数：这个数量可以根据任务的复杂性来调整。输入层的神经元数等于输入特征的数量，输出层的神经元数对应于目标变量的数量。隐藏层的神经元数通常是经验性的，可以从较小的数字开始，如输入层的一半，然后根据需要增加。
获取训练数据：
- 收集：你可以自己收集数据，比如通过传感器、调查、公开数据库等。
- 购买：有些数据集是可以购买的，特别是对于商业用途。
- 使用开源数据集：许多领域都有公开的数据集，如MNIST（手写数字识别）、CIFAR（图像分类）或IMDB（情感分析）等。
- 数据合成：对于某些情况，可以通过生成数据或模拟环境来创建数据集。
- 预处理：收集到数据后，可能需要进行清洗、归一化、标记等预处理步骤，使其适合模型训练。
2024-05-22 08:58:27赞同 展开评论 打赏 -
- 收集数据：根据任务需求，手动收集或使用现有的数据集。例如，对于图像识别任务，可以收集图像数据；对于文本分类任务，可以收集文本数据。
- 数据标注：对于需要监督学习的任务，收集的数据通常是未标注的。需要通过人工或其他方法对数据进行标注。
- 数据预处理：对收集的数据进行预处理，如标准化、归一化、去噪、数据增强等，以提高模型性能。
- 使用公开数据集：许多公开的数据集可以在网上找到，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet、PubMed等，这些数据集通常已经标注好，可以直接用于训练模型。
- 数据增强：对于图像数据，可以通过旋转、缩放、裁剪、颜色变换等方法生成新的训练样本，以增加数据的多样性。
- 迁移学习：使用在大型数据集上预训练的模型作为起点，然后在新的任务上进行微调。这样可以节省数据收集和标注的时间。
2024-05-14 09:57:26赞同 展开评论 打赏
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