谢谢，那如果要对一般的神经网络（比如RBF）结构参数（比如隐含层数目，训练测试的比例）进行优化，目的是在防止过拟合的情况下提高精度，哪些方法效果会比较好呢？
【 在 xiaoju 的大作中提到: 】
: 这是典型的集成算法场合了
: 数据少输入变量少的场合，DNN容易过拟合没有优势，没有局部不变性的场合，CNN没有意义而且效果不如DNN
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