(mnist 0)---m*n*2---(1,0)

用mnist的0作為訓練集，讓網絡向(1,0)收斂，測試集為mnist 0.這個網絡的分類準確率恒為100%。這到底是什么意思？

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神經網絡的衰變假設：被概率密度表達的粒子A和B彼此互為粒子和環境，在相互作用中被彼此微擾產生衰變，衰變產物是B化A和A化B，網絡的分類準確率是兩個粒子衰變剩余的算術和pave=Σpr。

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按照衰變假設，這個不分類的網絡可以理解成是這個被概率密度表達的粒子所處的外部環境就是這個粒子本身，也就是這個粒子不受任何外部因素的影響。因此就分類意義上這個粒子是恒穩定的。如果衰變的目的是尋找環境中的更低能級，但如果環境和粒子是一樣的，這個粒子又為什么要衰變呢？

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所以不分類網絡

(mnist 0)---m*n*2---(1,0)

可以對應一個穩定的粒子。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一个稳定的粒子的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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