嗨,大为,
然后方法是简单地减少损失对神经网络可学的参数,和系数
。
。
适应你可以扩展的例子
参数
在
定义深度学习模型
部分:
参数。λ= dlarray(0);
参数。μ= dlarray(-6);
接下来,您将需要修改
modelLoss
函数来代替
f = Ut + U。*用户体验——(0.01. / pi)。* Uxx
用以下:
λ= parameters.lambda;
μ= exp (parameters.mu);
f = Ut +λ。* U。*用户体验-μ。* Uxx;
最后你需要修复的计算
numLayers
在
模型
功能,如添加
λ
和
μ
参数无效。我只是做了以下:
numLayers =(元素个数(字段名(参数))2)/ 2;
这将使相似的例子
作者的代码
。我没有得到很好的结果当我尝试这个系数进行识别,这可能是由于不同的选项
fmincon
和作者的使用
ScipyOptimizerInterface
。目前我在出来,但希望这将帮助你开始。
