Я провел несколько тестов классификации в Matlab с сетью прямой связи. При использовании стандартной функции tansig результаты были лучше при использовании большего количества нейронов на скрытом слое. Но когда я переключился на pure lin, я был удивлен, увидев, что результаты были лучше, когда я установил меньшее количество нейронов на скрытом слое. Можете ли вы помочь мне с аргументом для этих ситуаций?
Классификация с прямой сетью в Matlab странные результаты?
Ответы (1)
Функция активации tansig по существу позволяет нейрону стать неактивным из-за насыщения. Линейный нейрон всегда активен. Следовательно, если один линейный нейрон имеет плохие параметры, это всегда будет влиять на результат классификации. Большее количество нейронов дает более высокую вероятность плохого поведения в этом сценарии.
person
Diphtong
schedule
22.01.2015
