导读 人工神经网络（ANN）是现代AI技术的重要基石之一，而多层感知器（MLP）作为其中的经典模型，其强大的非线性拟合能力备受关注。✨首先，让我...
人工神经网络（ANN）是现代AI技术的重要基石之一，而多层感知器（MLP）作为其中的经典模型，其强大的非线性拟合能力备受关注。✨
首先，让我们简单了解MLP的基本结构：它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过激活函数（如ReLU或Sigmoid）实现复杂的特征提取。然而，MLP的性能高度依赖于参数配置，比如学习率（learning rate）、批量大小（batch size）和迭代次数等。这些参数犹如调音师手中的旋钮，直接影响模型的表现。🎯
学习率决定了权重更新的速度，过高可能导致震荡，过低则训练缓慢；批量大小影响梯度估计的稳定性，较小的批量可增加探索性但可能带来噪声；而迭代次数则需结合验证集表现合理设置。此外，正则化技术（如L2正则化）能有效防止过拟合，为模型保驾护航。💪
掌握这些技巧后，你也能让MLP成为解决实际问题的强大工具！💡