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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

2021-11-06 410
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简介： 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

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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机器学习/深度学习
人工智能
数据可视化
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