使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验: 与反向传播的比较: generate_comparison.py 精度阈值的影响: varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换: varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数,这些参数确定数据集,模型体系结构和ENKF超参数。 例如: python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise