Artificial intelligence 人工神经网络的Lambda、eta和alpha的合适范围是什么？ 我已经完成了将算法应用到C++语言上的算法，但是我用λ、η和alpha的值来叠加，以显示最佳的恢复。我不知道是否有一个规则或范围可以提供良好的培训效果。 数据集为4000 隐藏的神经元为15个 有谁能帮我给出选择Lambda、Eta和Alpha的最佳值的原因吗？ 非常感谢

显然，精确的最佳值完全取决于问题，但我建议使用常用的值（Murray Smith在“用于统计建模的神经网络”中提出了一些建议），而不是修补它们

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即使在今天，也有人抱怨说，神经网络很难使用，因为优化参数（如eta等）需要进行所有实验。不过，在大多数情况下，想法是发现一个好的近似值，而不是最佳值。假设没有选择疯狂的参数值，那么唯一需要的实验就是调整隐藏层的大小。

显然，精确的最佳值完全取决于问题，但我建议使用常用的值（Murray Smith在“统计建模的神经网络”中提出了一些建议）而不是修补它们

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即使在今天，也有人抱怨说，神经网络很难使用，因为优化参数（如eta等）需要进行所有实验。不过，在大多数情况下，想法是发现一个好的近似值，而不是最佳值。假设没有选择疯狂的参数值，那么唯一需要的实验就是调整隐藏层的大小。

lambda、alpha和eta是什么意思？你到底实现了哪种ANN模型？这些是增强反向传播训练的学习机制参数的标准名称。lambda、alpha和eta是什么意思？您到底实现了哪种ANN模型？这些是增强反向传播训练的学习机制参数的标准名称。