保存好的神经网络模型，数据一个一个扔进去预测全都一个结果，但仍一堆数据效果还行，这是怎么回事
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- 2022-05-08 16:07回答 3 已采纳 这是一个好问题，我将上一次的辛烷值做了一个运算，生成一个辛烷值区间，进行预测（预测的元素是4个也罢，2个也行，本质都是类似的） 公式如下： 数据修改后为： 之后2个预测代码都要进行修改才行 第1个
- 2021-04-11 17:39回答 3 已采纳 input_shape=(7787,)这里是不是少了一个参数
- 2022-11-28 14:30回答 1 已采纳 用同一个模型，预测值应该是一样的。如果是同一个网络训练出的不同模型，预测值可能不同。什么分布我也不知道，但差异应该很小。
- 2024-02-28 21:30瑞雪兆我心的博客 【代码】Python实现神经网络语言模型（Neural Network Language Model, NNLM）
- 2022-09-11 10:18回答 2 已采纳 您说的性能预测太抽象了。如果你说的性能可以用一个数值来表示的，那就可以来训练，预测。
- 2018-10-31 08:03回答 2 已采纳 具体要看你的程序，如果你不使用batch，那么通常的做法是把当前的权重在所有数据之上跑一次（正向传播），然后算出梯度，根据梯度修正每个隐层的权重（反向传播），这个整个的过程算一个迭代。 你说的每年的
- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2023-04-27 21:47基于MATLAB编程实现的LSTM神...因为股票预测是高度非线性的，这就要求预测模型能处理非线性问题，并且股票具有时间序列的特性，因此，利用长短期神经网络能更好刻画时间序列的长记忆性，对股票进行预测，为股民服务。
- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2022-04-28 10:26回答 1 已采纳 前两行是读入excel的数据，num=[]是定义一个空矩阵，后续要存放数据接下来for循环是指从ii从1到adata长度减5循环体内就是把bdata和adata指定元素存放到先前建立的num矩阵中如果
- 2022-04-19 17:19回答 1 已采纳 不了解你已经做的情况，只能笼统的给你一些建议：1、神经网络，机器学习，易学难精。对于你的情况，不需要数学知识。2、按照你的描述，坦率的说，不需要做神经网络的技术研究，只要使用形成的方法，例程，根据你的
- 2024-01-26 09:41确定BP神经网络的模型结构为2-5-1，取函数的4000组输入输出数据，从中随机选择3500组数据训练神经网络，100组数据测试神经网络性能，网络训练好后用于预测非线性函数输出。 遗传算法中个体采用实数编码，由于寻优...
- 2021-07-01 10:27回答 1 已采纳 把回归看做分类问题，对loss进行权重设置即可
- 2021-12-07 12:49CJ-leaf的博客 文章目录1. BP神经网络的简介和结构...神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和
- 2021-09-26 12:13【应用领域】神经网络模型在分类与预测中的应用涵盖了众多领域，如金融风险评估、医学诊断、市场趋势预测、自动驾驶等。通过对大量数据的处理，神经网络模型能够发现隐藏的模式，帮助决策者做出更准确的预测和决策。...
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12月28日
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