ai選取相同顏色的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

特徵選取係數於類神經網路 限制學習條件之研究

為了解決ai選取相同顏色的問題，作者李侑儒 這樣論述：

一般而言，對神經網路（Neural Network, NN）的研究是一種可以處理大量並行計算、容錯、分類和數據優化的計算系統。神經網絡的監督學習最初來自於一些參數，例如自我修正學習、輸入學習數據集、循環學習。整體來說，神經網路原理是透過操作不斷調整神經網絡連接的突觸權重，以實現計算機自學習系統。通過採用Matlab設計工具開發和改進研究中提出的神經網絡系統，以尋求神經網絡限制的解決方案。有望解決高維數據、數據過度擬合、特徵選擇等問題。因此，本研究使用 Fruits-360 的數據集，利用水果的多樣性、顏色的相同性和形狀的差異來檢驗神經網絡系統的準確性和損失率。據此，本文提出的相關係數（Cor

relation Coefficient , CC）分配方案中實現的AlexNet、GooleNet和Resnet101共有120種不同的水果種類樣本，共計20860個所組成的數據集。結果用於驗證通過減少嚴格的特徵選擇可以提高準確率。最後，對 3 個神經網絡框架進行訓練準確率之結果，發現 GoogleNet 模型擁有顯著表現的模型，與兩個神經網路框架相比。另外，本實驗的結果證實，所提出的相關係數分配方案絕對值得用於神經網路訓練模型的設計。