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怎么对神经网络算法进行改进

3、 学习效率一般取0~1之间的数如:0.1,0.4,网络初始化阈值赋值(0,1)区间内随机数,之后通过神经网络训练不断调整。

1、 目前已经探求一些两视图立体匹配,用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。 这些方法展现出更好的结果,并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。 事实上,立体匹配任务完全适合使用CNN,因为图像对是已经过修正过的,因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

4、 BP神经网络算法是一种创新的改进版,它起源于现有的BP神经网络技术。 其核心思想是,通过选择一组权重,直接将目标输出映射为线性方程的解,以此构建一个线性方程组。 这种方法显著区别于传统的学习方式,避免了局部极小值的困扰,而且训练过程的收敛速度有了显著提升,使得算法的执行更为高效。

2、 1.固定隐层输出,该目标函数对连接权值来说是凸的;固定连接权值,对隐层输出来说是凸的。