激活函数选项:activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)哪些参数可以修改
时间: 2024-01-30 14:02:09 浏览: 76
您可以修改以下参数:
- hidden_layer_sizes:神经网络的层数和每层神经元的数量
- activation:激活函数选项,可选的包括 'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'
- solver:权重优化方法,可选的包括 'lbfgs', 'sgd', 'adam'
- learning_rate:学习率的初始值,可选的包括 'constant', 'invscaling', 'adaptive'
- max_iter:最大的迭代次数
- momentum:动量参数,用于加速权重的更新
- early_stopping:是否启用早停法,可选的包括 True 和 False
- validation_fraction:用于早停法的验证集的比例
- n_iter_no_change:连续多少次迭代没有改善时停止训练。
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绘制5种常见激活函数的图:Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现
以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# tanh 激活函数
def tanh(x):
return np.tanh(x)
# ReLU 激活函数
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
# Leaky ReLU 激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
return np.maximum(alpha * x, x)
# ELU 激活函数
def elu(x, alpha=1.0):
return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1))
# 生成 x 值
x = np.linspace(-10, 10, 100)
# 绘制激活函数图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh(x), label='tanh')
plt.plot(x, relu(x), label='ReLU')
plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU')
plt.plot(x, elu(x), label='ELU')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Activation')
plt.title('Activation Functions')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
```
希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。
def build_generator(latent_dim): model = tf.keras.Sequential() model.add(Dense(7 * 7 * 256, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Reshape((7, 7, 256))) model.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh')) return model # 定义判别器 def build_discriminator(input_shape): model = tf.keras.Sequential() model.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=input_shape)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model # 定义GAN模型 def build_gan(generator, discriminator): discriminator.trainable = False model = tf.keras.Sequential() model.add(generator) model.add(discriminator) return model
这是一个用于生成对抗网络(GAN)的代码。其中,build_generator() 函数用于构建生成器(generator)模型,其输入为潜在空间的维度(latent_dim),输出为一个生成的图像。build_discriminator() 函数用于构建判别器(discriminator)模型,其输入为图像的形状(input_shape),输出为一个二元分类结果(真或假)。最后,build_gan() 函数用于将生成器和判别器组合成一个完整的 GAN 模型,其中,生成器的训练被禁用,判别器的训练被启用。这个模型可以用于生成与原始数据相似的新数据。
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