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凸优化_张凌华_鲁棒性_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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是可以理 解的错误,人类也会犯。那个6确实看上去更像一个0,而那个5看上去更 像一个3。第三幅图像,据称是一个8, 在我看来实际上更像一个9。所以这里我站在网络组合 这边:我认为它比最初画出这些数字的人做得更好。另 一方面,第四幅图像,那个6,确实看上 去是我们网络分类错了。 mini_batch_size) >>> net.SGD(expanded_training_data, 40, mini_batch_size, 0.03, VaIidation_data, test_data) 使用它,我们取得了 99.60% 的准确率,这是一个显著的超越我们前面结果的进步,尤其是 我们主要的基准,具有 100 个隐藏神经元的网络,其中我们达到了 99.37%。 有两个值得注意的变化。 首先,我减少了训练迭代期的数量到40:弃权减少了过度拟合,所以我们学习得更快。 其次,全连接隐藏层有 1,000 个神经元,不是之前使用的 100 个。当然,在训练时弃权有效 地忽略了很多 神经元。所以一些扩充是可以预期的。实际上,我试过用 300 和 1,000 个隐藏神经 元的实验
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