请教高手关于网络模型训练的问题
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两个两层的神经网络模型,在一个模型训练完成后,保持阈值与权值不变的前提下,与另一个未训练的模型连接组成一个新的模型。连接时要求已训练的模型输入层不与未训练的模型的隐层相连,只是未训练的模型的输入层已训练的模型隐层有连接。新模型建成后,开始训练,已训练好的那部分模型的阈值于权值保持不变(开始已经训练好),只训练开始没有训练的那部分模型的阈值与权值及两个模型相连接神经元的阈值与权值。
两个两层的神经网络模型,在一个模型训练完成后,保持阈值与权值不变的前提下,与另一个未训练的模型连接组成一个新的模型。连接时要求已训练的模型输入层不与未训练的模型的隐层相连,只是未训练的模型的输入层已训练的模型隐层有连接。新模型建成后,开始训练,已训练好的那部分模型的阈值于权值保持不变(开始已经训练好),只训练开始没有训练的那部分模型的阈值与权值及两个模型相连接神经元的阈值与权值。
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