N1是输入层,N2是映射层,N3是增强层,L是步长,s是收缩系数,c是正则化系数,这些都是broad learning system的参数,你给出这些参数应该设置为多少的例子
时间: 2024-05-30 21:16:24 浏览: 7
具体的参数设置需要根据具体的应用场景和数据集来确定,以下是一个示例:
输入层:N1 = 1000(假设输入数据有1000个特征)
映射层:N2 = 500(假设映射层有500个神经元)
增强层:N3 = 100(假设增强层有100个神经元)
步长:L = 1(假设每次更新权重的步长为1)
收缩系数:s = 0.1(假设每次更新权重时收缩系数为0.1)
正则化系数:c = 0.001(假设正则化系数为0.001)
需要注意的是,以上参数设置只是一个示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整。
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