記事"ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上"についてのディスカッション

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新しい記事 ディープニューラルネットワーク(その8)バギングアンサンブルの分類品質の向上 はパブリッシュされました:

本稿では、バギングアンサンブルの分類品質を高めるために使用できる3つの方法を検討し、その効率を評価します。ELMニューラルネットワークのハイパーパラメータと後処理パラメータの最適化の効果が評価されます。

以下の図は、すべての計算の簡略化されたスキームで、ステージ、使用されているスクリプト、データ構造を示しています。


図11 記事中の主な計算の構造と順序

作者: Vladimir Perervenko

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