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深度学习DL调参隐藏层节点数对网络性能的影响

發(fā)布時間:2025/4/5 pytorch 62 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 深度学习DL调参隐藏层节点数对网络性能的影响 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

這次用于實驗隱藏層節(jié)點數(shù)對網(wǎng)絡(luò)性能的影響,訓(xùn)練集用的是mnist的訓(xùn)練集的0和1,測試集用的mnist的測試集的0和1,學(xué)習(xí)率固定位0.1,batchsize=20,訓(xùn)練集不加噪音。得到的數(shù)據(jù)


網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)81*1*281*2*281*5*281*10*281*20*281*60*281*100*281*200*2
訓(xùn)練集全樣品集全樣品集全樣品集全樣品集全樣品集全樣品集全樣品集全樣品集
測試集全測試集全測試集全測試集全測試集全測試集全測試集全測試集全測試集
學(xué)習(xí)率ret=0.1ret=0.1ret=0.1ret=0.1ret=0.1ret=0.1ret=0.1ret=0.1
batchsizez=20z=20z=20z=20z=20z=20z=20z=20
*it=10000it=10000it=10000it=10000it=10000it=10000it=10000it=10000
?????????
平均值0.8907990.8976820.8852180.8947020.8889310.8942050.8983680.900473
標準差0.0250110.0146670.0204370.0150170.0305960.0196690.0192980.018502
最大值0.9105960.9110690.9011350.9134340.9134340.9139070.9129610.912961
?????????
訓(xùn)練集噪音比例zx=0zx=0zx=0zx=0zx=0zx=0zx=0zx=0
測試集噪音比例zy=0zy=0zy=0zy=0zy=0zy=0zy=0zy=0


得到結(jié)論隱藏層的節(jié)點數(shù)對網(wǎng)絡(luò)性能沒有太大影響,是多少不重要,甚至很讓人意外的是即便隱藏層只有1個節(jié)點網(wǎng)絡(luò)的性能也可能很好,雖然一個節(jié)點的隱藏層很容易過擬合,但是隱藏層節(jié)點少一點無疑會極大的加快速度,綜合前兩次實驗,很顯然一個好的網(wǎng)絡(luò)就是一個大的batchsize和一個小的隱藏層節(jié)點數(shù)同時訓(xùn)練集不加噪音。


具體數(shù)據(jù)


81*1*20.805109081*2*20.853832081*5*20.885525081*10*20.8789030
全樣品集0.8713341全樣品集0.8992431全樣品集0.8647111全樣品集0.8793761
全測試集0.8793762全測試集0.8978242全測試集0.8666042全測試集0.8964052
ret=0.10.9020813ret=0.10.9001893ret=0.10.8107853ret=0.10.8864713
z=200.8803224z=200.9063394z=200.9011354z=200.8921484
it=100000.8453175it=100000.8945135it=100000.8817415it=100000.90355
average0.8926216average0.9011356average0.898776average0.8666046
0.8907990.89687870.8976820.89924370.8852180.89545970.8947020.8864717
stdevp0.8935678stdevp0.9039748stdevp0.8907288stdevp0.9001898
0.0250110.91059690.0146670.89214890.0204370.89545990.0150170.8992439
max0.89971610max0.89971610max0.88363310max0.90586610
0.9105960.907285110.9110690.858562110.9011350.899716110.9134340.85998111
*0.89451312*0.90823112*0.89025512*0.90917712
zx=00.90586613zx=00.91059613zx=00.8940413zx=00.90633913
zy=00.90302714zy=00.90823114zy=00.88599814zy=00.91343414
*0.90208115*0.90018915*0.86660415*0.90302715
*0.90066216*0.90444716*0.90066216*0.9049216
*0.9096517*0.90018917*0.89687817*0.87984917
*0.90775818*0.90397418*0.8987718*0.90917718
*0.90823119*0.91106919*0.89687819*0.91296119






81*20*20.83964081*60*20.829234081*100*20.885052081*200*20.8282880
全樣品集0.8779561全樣品集0.8912021全樣品集0.8576161全樣品集0.8916751
全測試集0.8916752全測試集0.9053932全測試集0.9053932全測試集0.909652
ret=0.10.8836333ret=0.10.9006623ret=0.10.9077583ret=0.10.9091773
z=200.8949864z=200.8883634z=200.9044474z=200.9053934
it=100000.7871335it=100000.8666045it=100000.9068125it=100000.8883635
average0.9016086average0.9001896average0.9087046average0.8945136
0.8889310.86518470.8942050.89356770.8983680.90539370.9004730.9020817
stdevp0.856678stdevp0.9039748stdevp0.8883638stdevp0.9115428
0.0305960.90633990.0196690.87133490.0192980.903590.0185020.904929
max0.90917710max0.90633910max0.88836310max0.91248810
0.9134340.897824110.9139070.907285110.9129610.904447110.9129610.91296111
*0.91296112*0.91059612*0.91059612*0.88221412
zx=00.90113513zx=00.91248813zx=00.91248813zx=00.90539313
zy=00.90681214zy=00.90113514zy=00.8349114zy=00.90917714
*0.91106915*0.90633915*0.90539315*0.90870415
*0.90633916*0.87748316*0.91296116*0.90775816
*0.91248817*0.91390717*0.90681217*0.91012317
*0.90255418*0.90444718*0.90823118*0.90775818
*0.91343419*0.89356719*0.91012319*0.90728519



總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习DL调参隐藏层节点数对网络性能的影响的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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