如果bp神经网络输出参数和输入参数的量纲很大,导致回归的值很差,应该怎么解决这样的问题?
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- 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7671546
- 这篇博客也不错, 你可以看下bp神经网络阈值如何确定,神经网络阈值和权值
- 除此之外, 这篇博客: 遗传算法优化BP神经网络的实例中的 遗传算法的实现: 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
实例使用谢菲尔德工具箱,实现种群初始化,适应度函数,选择、交叉、变异和重插来优化BP神经网络中的权值和阈值。其中参数有:种群大小为40,遗传迭代次数为50,变量二进制位数为10,交叉概率设置为0.7,变异概率设置为0.01,代沟设置为0.95。
- 您还可以看一下 覃秉丰老师的5天搞定深度学习入门系列课程中的 深入理解BP神经网络(论文讲解)小节, 巩固相关知识点
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