机器学习_神经网络_Google神经网络演示平台

本文介绍Google神经网络演示平台,可自由调整隐藏层数目和神经元数量,提供多种激活函数选择。通过演示四类数据集,揭示学习率、正则项对神经网络的影响,帮助理解过拟合现象。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Google神经网络演示平台

Google神经网络演示平台

  • 可任意增减隐藏层数目及神经元数量(神经元数量每一层最多8个)

  • 此演示平台有4个激活函数:Relu ; Tanh ; Sigmoid ; Linear .

  • 此网站有四类数据可进行演示
    第一类第二类第三类第三类

  • 单层感知器—简单二分类举例
    单层感知器

  • 单层感知器—异或问题
    异或问题

  • BP神经网络—异或问题
    异或问题

  • BP神经网络—二分类
    二分类

  • 从动态演示过程中可直观发现以下规律:
    1.学习率过大造成权值调整不稳定,图像产生震荡;
    2.学习率过小造成权值调整过慢,迭代次数过多,收敛缓慢;
    3.当测试误差过大于训练误差,分类呈现图像奇怪,则产生过拟合现象;
    过拟合
    解决办法:加入正则项
    正则项解决过拟合现象

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