首页激活函数选项：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)这里面有哪些参数可以修改

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)这里面有哪些参数可以修改

时间: 2024-02-01 17:02:21 浏览: 138

激活函数（ReLU、sigmoid、tanh）的简单理解

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ReLU函数 ReLU（rectified linear unit）函数提供了⼀个很简单的⾮线性变换。给定元素，该函数定义为：可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。函数图像如下图：显然，当输⼊为负数时，ReLU函数的导数为0；当输⼊为正数时，ReLU函数的导数为1。尽管输⼊为0 时ReLU函数不可导，但是我们可以取此处的导数为0。绘制ReLU函数的导数图像： sigmoid函数 sigmoid函数可以将元素的值变换到0和1之间，函数定义： sigmoid函数在早期的神经⽹络中较为普遍，但它⽬前逐渐被更简单的ReLU函数取代。sigmoid函数接近线性变换：对

以下是可以修改的参数： - hidden_layer_sizes：神经网络的隐藏层的大小，可以是一个整数或一个元组。 - activation：激活函数，可以是 'identity'、'logistic'、'tanh' 或 'relu'。 - solver：优化算法，可以是 'lbfgs'、'sgd' 或 'adam'。 - learning_rate：学习率的调整方式，可以是 'constant'、'invscaling' 或 'adaptive'。 - learning_rate_init：初始学习率。 - max_iter：最大迭代次数。 - momentum：动量。 - early_stopping：是否启用早期停止来防止过拟合。 - validation_fraction：用于早期停止的验证集的比例。 - beta_1：Adam 优化算法的参数。 - beta_2：Adam 优化算法的参数。 - epsilon：Adam 优化算法的参数。 - n_iter_no_change：在没有改善验证得分的情况下，连续迭代次数的最大数量。

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