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在Neuroph中，可以通過設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則來調(diào)整學(xué)習(xí)率。學(xué)習(xí)規(guī)則決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中如何更新權(quán)重和偏置。常用的學(xué)習(xí)規(guī)則包括感知器規(guī)則、遞歸最小二乘規(guī)則、反向傳播規(guī)則等。
要調(diào)整學(xué)習(xí)率，可以在創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時指定學(xué)習(xí)規(guī)則，并在設(shè)置學(xué)習(xí)規(guī)則時設(shè)置學(xué)習(xí)率參數(shù)。例如，可以通過以下代碼設(shè)置反向傳播規(guī)則的學(xué)習(xí)率為0.1：
BackPropagation learningRule = new BackPropagation();
learningRule.setLearningRate(0.1);
neuralNetwork.setLearningRule(learningRule);
通過設(shè)置不同的學(xué)習(xí)率，可以調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中的學(xué)習(xí)速度和收斂性能。需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)集進行調(diào)試和優(yōu)化，找到最適合的學(xué)習(xí)率設(shè)置。
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