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神经网络、多层感知机、注意力机制联系

略略略 随便写写学习神经网络、多层感知机、注意力机制,,,

#神经网络#深度学习#机器学习
dataframe在行数据后面追加数据(concat)

dataframe 数据合并(concat函数) 10月31日追加 iloc[0]、loc[:,' ']

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#pandas
pearsonr报错:计算结果为nan、warning .warn (stats.constantinputwarning (msg))

警告的具体内容 "ConstantInputWarning" 表示输入的变量在整个数据集中都是常数,也就是说没有变异性。在计算 Pearson 相关系数时,这样的常数输入变量会导致分母为零,从而无法进行计算。在这种情况下,警告是由于计算 Pearson 相关系数时出现了常数输入变量(constant input variables)。经过检查:发现模型不管输入什么输出的预测结果都是一样的,所以导致

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#算法
模型过拟合----->dropout : 调整

一种常见的做法是尝试不同的 dropout rate,通过交叉验证或验证集的表现来选择最合适的 dropout rate。另外,还应该注意不要将 dropout rate 设置得过高,过高的 dropout rate 可能会导致信息丢失过多,模型的训练效果下降。:如果模型非常复杂,例如层数很多或者节点数很大,容易过拟合,可以选择较高的 dropout rate,如 0.5 或更高。:对于较小的数据

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#人工智能#算法
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