matlab二分类ANN深度神经网络改进

对于二分类问题，ANN深度神经网络的改进可以考虑以下几个方面：

1. 使用更好的激活函数

传统的神经网络使用sigmoid作为激活函数，但是sigmoid函数的梯度在极端值处会非常小，导致梯度消失问题，从而影响网络的训练效果。因此，可以考虑使用ReLU、LeakyReLU等更好的激活函数。

2. 增加网络的深度

增加网络的深度可以增强网络的非线性拟合能力，从而提高网络的性能。但是，增加网络的深度也会增加网络的复杂度和训练难度，需要合理设置网络的参数。

3. 使用正则化方法

正则化可以防止过拟合现象的出现，常用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化、Dropout等。可以在网络训练过程中加入正则化项来控制模型的复杂度。

4. 使用批标准化

批标准化可以使得网络中每一层的输入分布保持一致，从而加速网络的收敛速度，减少训练时间。

5. 使用更好的优化算法

优化算法可以影响网络的训练速度和性能，常用的优化算法包括梯度下降、Momentum、Adam等。可以根据实际情况选择合适的优化算法来训练网络。

以上是ANN深度神经网络改进的一些方向，需要根据实际问题进行合理的选择和调整。