用神经网络和梯度下降完成FashionMinst 数据集测试，如何提高精度?
2023-05-11 阅读 104
要提高FashionMNIST数据集测试的精度，可以尝试以下几种方法：
1. 增加模型的复杂度：可以增加神经网络的层数或者每层的神经元数量，以增加模型的表达能力。
2. 使用更好的激活函数：可以尝试使用更好的激活函数，如ReLU、LeakyReLU、ELU等，以增加模型的非线性表达能力。
3. 使用更好的优化算法：可以尝试使用更好的优化算法，如Adam、Adagrad、RMSprop等，以加快模型的收敛速度。
4. 数据增强：可以通过旋转、平移、缩放等方式增加训练数据的多样性，以增加模型的泛化能力。
5. 正则化：可以使用正则化技术，如L1正则化、L2正则化、Dropout等，以防止模型过拟合。
6. 调整超参数：可以通过调整学习率、批量大小、迭代次数等超参数，以优化模型的训练效果。
需要注意的是，以上方法并不是绝对有效的，具体的效果需要根据实际情况进行调整。
更新于 2023年05月12日
