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训练神经网络时可以对输入数据进行旋转平移缩放等预处理提高模型泛化能力
训练神经网络时可以对输入数据进行旋转平移缩放等预处理提高模型泛化能力
2025-02-07 02:55:46
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训练神经网络时可以对输入数据进行旋转平移缩放等预处理提高模型泛化能力
卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换 旋转、平移、缩放
训练cnn时 可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力
为提高模型的泛化性 对输入数据进行不同种类的变化 旋转或缩放 是通过卷积神经网络完成的
首先 深度学习神经网络具有高度的自适应性和泛化能力。通过对大量数据进行训练
训练cnn时 可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。这么说是对 还是不对
卷积神经网络可以对一个输入完成旋转、错切等变换
神经网络的参数学习就是根据训练数据来调整神经元之间的连接权以及每个m-p神经元的阈值
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