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我的飞桨学习赛:英雄联盟大师预测
但是,构建更多的前馈神经网络并不总是能够提高准确率,因为过度的深度和宽度可能导致过拟合,从而降低模型的泛化能力,使得模型在新的数据上表现不佳。自编码器网络的目标是最小化输入和输出之间的重构误差(即重构损失),并学习表示数据的潜在结构。会根据当前 epoch 的数值,以余弦函数的形式计算出一个新的学习率,该学习率会取代原先的学习率,从而实现动态调整学习率的目的。学习率调度器是深度学习中常用的工具之一
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到底了