55问答网
所有问题
当前搜索:
神经网络为什么要很多数据
训练好的
神经网络
计算量
为什么
大
答:
1、网络结构复杂:神经网络由多个层次组成
,每个层次都包含大量的神经元和连接。当网络的深度和宽度增加时,网络参数的数量也会呈指数级增长。这意味着在训练过程中需要处理大量的参数,从而增加了计算的复杂度。2、
大规模数据集
:神经网络需要大规模的数据集进行训练,以便能够从中学习到泛化能力强的模型。
深度
神经网络为什么
依赖大量
数据
答:
因为深度神经网络的参数特别多(可以达到上亿,目前已经可以支持到万亿参数)
。参数多,表示模型的搜索空间就越大,必须有足够的数据才能更好地刻画出模型在空间上的分布
卷积
神经网络为什么要
建立
数据
库
答:
卷积神经网络(CNN)建立数据库的主要目的是为了训练模型
。在CNN中,通常需要大量的数据来训练模型,以便正确地识别图像、视频或其他类型的数据。这些数据可以包含成千上万个图像或视频片段,每个图像或视频片段都必须由计算机进行分析和处理。为了使CNN能够在这些图像或视频片段上完成训练,必须将它们存储在数...
Bp
神经网络
,是不是
数据
越
多
,中间的隐含层神经元就要越多?
答:
一般来说是的 数据越多, 意味着出现的特殊情况越多 也就需要更多的神经元来捕捉这种特殊情况
除非是数据形态非常固定,数据越多反而影响结果,出现过拟合 这个问题其实是过拟合的一个问题
神经网络
,训练样本500条,
为什么
比训练样本6000条,训练完,500条预测...
答:
样本
数据
量越大,精度越高。由于样本规模直接影响计算机的运算时间,所以在精度符合要求的情况下,我们不
需要
过
多
的样本数据,否则我们要等待很久的训练时间。 补充说明一下,不论是径向基(rbf)
神经网络
还是经典的bp神经网络,都只是具体的训练方法,对于足够多次的迭代,训练结果的准确度是趋于一致的,...
神经网络
对样本个数有要求么?
答:
回答:尽量
多
要不重复的多样本!这样准确度高些。
神经网络
优缺点,
答:
(1)具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把
许多
不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工
神经网络
,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测,其应用前途是很远大的。(2)...
BP
神经网络
的训练集
需要
大样本吗?一般样本个数为多少?
答:
我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题,但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线,可以看到上面的红线无论怎么摆放,总是有一个样本被错误地划分到不同类型中,所以对于上面的
数据
,仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类,如果我们运用
神经网络
算法,可以得到下图的分类效果,相当于多条直线求并集来划分空间,...
20个
数据
可以训练
神经网络
吗
答:
可以的。
神经网络
用训练
数据
训练神经网络,20个数据是可以做的,但是误差非常大,如果忽略误差,是可以做的。神经网络是一种计算模型,由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。
神经网络
模型
需要
多少条
数据
答:
输入指标是
什么
意思。输入维数吗?
数据
一是这些数据有意义是一类的,或者说是有内部规律。数量上
多
一点好一点。训练样本个预测样本2比1左右就好。学习过程要注意的是你的学习速率,这影响最优解的寻找。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
神经网络需要多少数据
训练神经网络需要多少数据
神经网络数据集要求
怎么从数据集中训练神经网络
神经网络对训练数据的要求
大数据和神经网络
神经网络处理数据
数据融合 神经网络
神经网络提取数据