免費視頻素材網(wǎng)站哪個最好,app store切換賬號,公司簡介模板及介紹,外包網(wǎng)絡(luò)安全管理制度BPAdaboost模型 1、Adaboost算法是將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為“弱”分類器#xff0c;通過不斷訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#xff0c;每次迭代更新的過程中不斷更新數(shù)據(jù)的權(quán)重分布#xff0c;通過Adaboost算法得到多個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類器組成的強分類器#xff1b; 2、通過這個讓你徹底理解和應(yīng)…BPAdaboost模型 1、Adaboost算法是將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為“弱”分類器通過不斷訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每次迭代更新的過程中不斷更新數(shù)據(jù)的權(quán)重分布通過Adaboost算法得到多個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弱分類器組成的強分類器 2、通過這個讓你徹底理解和應(yīng)用BPAdaboost模型。江湖中流傳著一種能把菜鳥變高手的算法組合——BPAdaboost。這玩意兒就像武俠小說里的左右互搏術(shù)讓BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Adaboost這兩個看似不相關(guān)的招式合體迸發(fā)出驚人的威力。咱們先拆解下這個套路。想象你有一群總考60分的學(xué)生BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單獨拎出來都是戰(zhàn)五渣。但要是讓這些學(xué)弱組成學(xué)習(xí)小組每次考試后重點復(fù)習(xí)錯題不斷調(diào)整訓(xùn)練重點...這不就是Adaboost的套路么BPAdaboost本質(zhì)上就是用BP網(wǎng)絡(luò)當(dāng)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)者通過動態(tài)調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)的權(quán)重讓后續(xù)的BP網(wǎng)絡(luò)重點攻克之前分類錯誤的樣本。來看段實戰(zhàn)代碼我們用月亮數(shù)據(jù)集搞事情from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_moons X, y make_moons(n_samples1000, noise0.3, random_state666) # 配置BP弱分類器故意設(shè)計成弱雞 bp_weak MLPClassifier(hidden_layer_sizes(5,), activationtanh, learning_rate_init0.02, max_iter500) # 上Adaboost組合拳 adaboost AdaBoostClassifier(base_estimatorbp_weak, n_estimators20, learning_rate0.8) adaboost.fit(X, y) # 可視化決策邊界 def plot_decision_boundary(model, X, y): # 省略繪圖代碼細節(jié)... plot_decision_boundary(adaboost, X, y)!圖示Adaboost迭代過程中決策邊界的變化從破碎到完整代碼里的幾個騷操作值得細品故意把BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成hiddenlayersizes(5,)的弱雞結(jié)構(gòu)相當(dāng)于讓每個基礎(chǔ)分類器都是半吊子learningrateinit0.02控制單個BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)步長防止步子太大扯著蛋n_estimators20表示要訓(xùn)練20個這樣的弱雞網(wǎng)絡(luò)組成天團Adaboost的learning_rate0.8控制組合時的權(quán)重更新速度運行起來會發(fā)現(xiàn)隨著迭代次數(shù)增加那些原本被單個BP網(wǎng)絡(luò)分錯的區(qū)域逐漸被后續(xù)網(wǎng)絡(luò)修正。就像老司機帶新手打團戰(zhàn)每次集火攻擊敵方薄弱環(huán)節(jié)。調(diào)參時容易踩的坑基礎(chǔ)BP網(wǎng)絡(luò)太強如果把hiddenlayersizes設(shè)得很大比如100個神經(jīng)元反而可能破壞Adaboost的集成效果迭代次數(shù)過多n_estimators超過50后可能會出現(xiàn)邊際效益遞減白燒計算資源學(xué)習(xí)率不匹配如果Adaboost的learning_rate比BP的學(xué)習(xí)率低太多會導(dǎo)致收斂過慢實戰(zhàn)中遇到特征維度爆炸的情況可以給BP網(wǎng)絡(luò)加個L2正則化bp_weak MLPClassifier(hidden_layer_sizes(8,), alpha0.01, # 正則化強度 early_stoppingTrue) # 防過擬合這相當(dāng)于給每個弱分類器裝了個剎車片防止某個網(wǎng)絡(luò)在局部特征上鉆牛角尖。最后說個冷知識BPAdaboost在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中表現(xiàn)賊6。因為振動信號的特征空間復(fù)雜單個BP容易跪但一群弱雞網(wǎng)絡(luò)通過Adaboost組合反而能準(zhǔn)確捕捉不同故障模式的特征——這大概就是群眾的力量吧。