在大量的數(shù)據(jù)facesdnn(relu)中，效果并不比pre-訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)差。因為合適的batchsize范圍與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和細胞數(shù)沒有顯著關(guān)系，2.例如，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，主要目的是選擇模型的層數(shù)、神經(jīng)元的激活函數(shù)和每層神經(jīng)元的數(shù)量(所謂的超參數(shù))，模型選擇(即K倍交叉驗證)后，網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元連接的最終權(quán)重由all訓(xùn)練-3/12344。1、CNN、RNN、DNN的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有什么區(qū)別?1。從廣義上來說，NN(或者更美的DNN)真的可以視為包括CNN和RNN。在實際應(yīng)用中，所謂的深度...