單層感知器是否可以比多層感知器做得更好?如果有,你有例子嗎?
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任何資料集,其基礎關系是線性的,但訓練資料點的數量非常少,將從開始使用線性模型中受益。它是任務 資料量的關系,而不是任務本身的性質。另一個例子可能是一個有點人為的外推任務,您在 [0, 1] x [0, 1] 中的資料上進行訓練,但出于某種原因測驗 >1,000,000 中的值。如果基本關系是線性的,那么線性模型在極端外推機制中的誤差應該要低得多,因為非線性模型可以隨心所欲地做任何它“想要”的事情,并在 [0,1] x [0,1] 之外的任何地方彎曲。
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