卷积神经网络过拟合解决方法 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

卷积神经网络作为特征提取器，用训练集训练好的神经网络可以提取训练集的特征吗？还是只能提取测试集的？

1. 卷积神经网络结构

2。卷积神经网络的发展历史

3。反向传播

当用训练集训练卷积神经网络（CNN）时，卷积神经网络正向传播的卷积池过程就是特征提取过程。最后，计算出网络的损失函数，然后根据链导数规则，利用反向传播算法更新网络的权值参数。这是调整各层网络和卷积核的特征抽取器的参数（各层的特征和功能不同）。

训练是为了使整个卷积神经网络的特征提取效果更好（越来越适合于训练集），所以训练后的卷积神经网络可以提取训练集的特征。

运行测试集的目的是测试特征提取器的能力。此时，通过训练集对CNN各层的参数进行训练，可以提取出相似训练集的参数（图像、声音、文本）。此时，我们需要再次运行测试集来测试CNN的特征提取能力。

数据集：机器学习任务中使用的一组数据，每个数据集称为一个样本。反映样品在某一方面的性能或性质的项目或属性称为特征。

训练集：训练过程中使用的数据集，其中每个训练样本称为训练样本。从数据中学习模型的过程称为学习（训练）。

测试集：学习模型后，将其用于预测的过程称为测试，使用的数据集称为测试集，每个样本称为测试样本。

深度神经网络是否夸张地过拟合了？

这不可能是一样的。

1. 过度装配可分为许多情况。一是现在的情况太多了。这种神经网络能对许多情况给出正确的答案。即使它是过度安装，你也无法证明它。此外，即使它能工作和排气，也没有坏处。

2. 是否过拟合与我们的神经网络模型和训练集有关。当二者的组合过拟合时，它在训练集上运行良好，在验证集上也会出现问题。现在有一些方法可以对训练集的数据进行预处理、多次输入和多次训练。

3. 目前，过度拟合的问题是不可避免的。培训本身就是一种适应过程。如果未来在数学原理或应用这方面有质的突破，可能有解决的机会。

九章能穷举围棋变化吗？能不能利用九章算法战胜阿尔法狗？

看来你不知道九章是什么

！第九章不是一个经典的计算机系统。它不能玩“计算”，所以它不能解决你问的问题。

顺便说一下，九章计算机严格来说不是计算机，它是做概率模型试验的实验仪器。潘建伟的团队这次做了一次“取样”，将50个完全相同的单模压缩态输入到100模超低损耗干涉线中，并用100个高效单光子探测器对高斯玻色进行取样。输出状态的空间维数达到了10的30次方，采样率比最先进的超级计算机快14倍。

也就是说，九章不做“计算”，而做“建模”，通过概率模型来“推测”结论，把数学问题转化为物理问题，这样的问题将来会很多。你提到的是一个“排列组合”问题，量子计算机无法解决

如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？

深度卷积神经网络一定比浅的好吗？

显然不是

！对于一些复杂的场景，例如机器翻译。如果只有一层全连接层，就无法表达这种复杂的场景。此时，层的增加将大大提高网络的性能。

对于一些简单的场景，如简单的二值分类问题，几层完全连通的层往往足以表达整个场景。在这个时候，盲目地添加许多层只会使模型过于适合。

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