我們今天來比較 SLR 與不同 NN 模型學習 CDF 資料分布的結果,隨機產生1000筆資料,key值範圍為1~10000,比較 Simple Linear Regression、不同的 NN 模型擬合的分布狀況。其中 NN 所建置的模型都為 2 層,分為 8x8、16x16、32x32 這三種,所使用的激勵函數為 ReLU。
從測試結果可以看到,隨著神經元數量的增加,模型越擬合CDF分布呦 !
但如果是相較於歪斜、不均勻 CDF 分布呢 ?
我們明天會測試並探討 !
先降~~掰噗 !