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神经网络正则化技术：在本研究中，我们将使用平衡的EMNIST数据集探索可用于解决给定神经网络体系结构过拟合问题的不同正则化方法-源码
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上传时间: 2021-02-15
详细说明：在平衡的EMNIST数据集上训练的简单神经网络体系结构上对正则化技术的评估
在这项研究中，我们将探索使用平衡的EMNIST数据集的不同正则化方法，这些方法可用于解决给定神经网络架构中的过拟合问题。 我们将首先通过更改网络的隐藏单元数（宽度）和隐藏层数（深度）来确定问题，以便了解过拟合对不同网络形状的影响。 随后，我们将进行不同的实验，以了解如何解决将固定的架构和超参数的基准模型添加Dropout，L1和L2正则化的初始问题。 这些实验都将与“基线模型”进行比较，以找到为基线模型提供最高准确度和最低过度拟合的正则化方法。
平衡的EMNIST基准数据集
所有这些实验都将在基准平衡EMNIST数据集
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