机器学习中的问题

1、怎样评测神经网络

2、特征标准化

3、挑选好的特征

4、避免无意义的信息

5、激励函数





1、怎样评测神经网络

分类问题，使用  error,accuracy,R2 score   

回归问题中使用 R2 score

不均衡问题使用F1 score

避免产生过拟合问题 


过拟合问题解决方案 ，，

L1/L2 regularization

Dropout


2、特征标准化 



3、挑选好的特征 



避免无意义的信息



避免重复性的信息

避免复杂的信息



4、激励函数 





可以自己写自己的激励函数，只要能够微分就行，能够让系统反向传递回去。。



多层神经网络中 不能随意使用激励函数，，需要小心点。。会设计到梯度爆炸和梯度消失的问题 。。


少量hidden layer 激励函数可以 多种选择。。。

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