《表1 深度神经网络隐层节点数与训练效果的关系》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
经过多轮迭代进行优化设计的深度神经网络的总体结构如图5所示。
| 图表编号 | XD00160103800 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.06.25 |
| 作者 | 杨朝旭、郭毅、雷廷万、李荣冰 |
| 绘制单位 | 中国航空工业成都飞机设计研究所、中国航空工业成都飞机设计研究所、中国航空工业成都飞机设计研究所、南京航空航天大学自动化学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 神经网络预测模型各隐层节点数(个)》2020.10.15
- 《表3 不同隐层节点数的优化筛选》2020.11.01
- 《表3 不同的隐层节点数与其对应的网络误差参数》2021.01.24
- 《表3 数据集对应CGAN模型中G和D的隐层节点数》2021.03.01
- 《表7 不同隐层节点数的预测效果对比》2020.11.10
- 《表2 不同隐含层节点数的训练次数》2020.04.01
- 《表1 1 隐层节点数筛选结果》2020.04.15
- 《表2 隐层节点数筛选结果》2020.09.12
- 《表2 隐含层节点数与识别率的关系》2020.05.28
- 《表2 不同隐层节点数的识别率》2020.03.01
- 《表2 不同隐层节点数所对应的AQI预测均方差》2020.03.30
- 《表6 不同隐层节点数的预测结果》2019.12.25
- 《表5 GRU隐层节点数对分类准确率的影响》2019.07.20
- 《表7 DBN模型隐层节点数选择》2019.08.01
- 《表2 隐含层节点数与神经网络程序最终的运行结果》2019.08.25
- 《表3 不同隐含层节点数的训练结果》2019.03.30
- 《表1 不同隐层节点数Tab.1 Different Hidden Layer Nodes》2019.01.08
- 《表1 隐含层节点数对神经网络训练迭代次数以及误差均方值的影响》2018.06.01
- 《表5 AMPSO-NN和GA-NN在不同隐层节点数下训练Tab.5 Training of AMPSO-NN and GA-NN in different hidden layer nodes》2018.12.01
- 《表2 隐层节点数与网络学习均方误差和迭代次数》2018.02.01