The Levenberg–Marquardt algorithm t

The Levenberg–Marquardt algorithm typically converges rapidly to the local minimum, and appears to be the fastest method for training moderate-sized MLPs. The regularization refers to a process of introducing additional information during training, in the form of a penalty for model complexity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึม Levenberg – Marquardt โดยปกติแร็คให้น้อยที่สุดในท้องถิ่นอย่างรวดเร็ว และดูเหมือนจะ เป็นวิธีที่เร็วที่สุดสำหรับการฝึกอบรม MLPs ขนาดกลาง Regularization ที่หมายถึงกระบวนการของการแนะนำเพิ่มเติมในระหว่างการฝึกอบรม ในรูปของค่าปรับสำหรับแบบจำลองความซับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึม Levenberg-Marquardt มักจะลู่อย่างรวดเร็วให้น้อยที่สุดในท้องถิ่นและดูเหมือนจะเป็นวิธีที่เร็วที่สุดสำหรับการฝึกอบรม MLPs ขนาดปานกลาง ทั้งนี้กระบวนการหมายถึงกระบวนการของการแนะนำข้อมูลเพิ่มเติมในระหว่างการฝึกอบรมในรูปแบบของบทลงโทษสำหรับความซับซ้อนของโมเดลที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ levenberg –มาร์ควอัลกอริทึมโดยปกติ converges อย่างรวดเร็วขั้นต่ำในท้องถิ่นและที่ดูเหมือนจะเป็นวิธีที่เร็วที่สุดสำหรับการฝึกอบรมขนาดกลาง MLPs . regularization หมายถึง กระบวนการของการแนะนำข้อมูลเพิ่มเติมในระหว่างการฝึกอบรม ในรูปแบบของการลงโทษสำหรับรูปแบบซับซ้อน