《表2 相同Epoch下不同方法的对比》

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《基于深度学习的概率性电网潮流快速计算方法》

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当Epochs的数量固定时，从表2可以看出，所提出的方法A4可以使所有的指标满足精度要求（<5%），而一两个指标使用方法A1（粗体标记）无法达到要求。比较表3的结果，该组合方法比传统的组合方法能取得更好的效果。综上所述，提出的损耗函数和初始化方法可以显著加快收敛速度，降低或防止DNN过拟合。