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在Neuroph中,可以通过设置神经网络的学习规则来调整学习率。学习规则决定了神经网络在训练过程中如何更新权重和偏置。常用的学习规则包括感知器规则、递归最小二乘规则、反向传播规则等。
要调整学习率,可以在创建神经网络时指定学习规则,并在设置学习规则时设置学习率参数。例如,可以通过以下代码设置反向传播规则的学习率为0.1:
BackPropagation learningRule = new BackPropagation();
learningRule.setLearningRate(0.1);
neuralNetwork.setLearningRule(learningRule);
通过设置不同的学习率,可以调整神经网络在训练过程中的学习速度和收敛性能。需要根据具体的问题和数据集进行调试和优化,找到最适合的学习率设置。
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