神经网络与小数据集

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卢卡斯施密特 2021年6月26日

评论道: 卢卡斯施密特2021年7月18日

嘿,

首先,我只是一个初学者从安的开始。

我想用一个简单的神经网络进行预测的非常小的数据集。例如我有3输入的样本容量24为1的输出进行预测。

现在我的问题:你认为它是可行的获得足够的结果这样的小样本大小?我能做些什么来得到更多的准确性?

你能推荐什么关于层和神经元的数量?

谢谢你的帮助!

哈斯Solanki 2021年7月13日

编辑:哈斯Solanki 2021年7月13日

按我的理解你想取得更好的准确性与一个非常小的数据集和想知道的方法提高精度和一些建议的体系结构。

你可以增加你的数据集来增加有效数据集的大小。指的是这个链接对输入图像的更多细节。如果你有音频输入数据集,那么可以参考链接。

您可以了解更多关于神经网络架构的基础链接。

你也可以尝试转移学习与pretrained网可能适合你的目标——如果你有一个图像数据集链接。

如果数据集允许使用ML算法为解决这个问题,那么它可能是一个很好的路要走小数据集。你可以参考这个链接对基础知识。

卢卡斯施密特 2021年7月18日

非常感谢你的回答。

我的问题只是一个基本的回归问题。我输入一些整数值(属性从金属缺陷标本,如缺陷大小、位置等)。现在我不确定如何单独这少量的数据为训练集和验证集和验证方法,我应该使用什么。

此外,我也在思考数据增加,但我知道我不应该这样做。

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