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原创 【无标题】
兄弟们,基于ANN神经网络来通过温度变化数据预测位移测量误差数据,训练集数据3100个,测试集数据900个,网络结构为[1,8,8,8,1],输入层一个神经元,3个隐藏层层,每层8个神经元,输出层一个神经元,隐藏层的激活函数为sigmoid,损失函数采用的是MSE,反向传传递用的是标准的链式法则反方向传播算法,所训练出的如上两图,第一张是测试集的预测值与目标值对比图,第二张是训练迭代的误差累积图。目前的结果可以预测出大致的趋势,但是与真实值还存在较大差异,请问各位能有什么方法改进吗?
2024-05-28 21:18:30
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空空如也
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