发布 Full-Batch Dataset 数据集, 应用在 深度学习、神经网络 领域

本次发布的数据集 Full-Batch Dataset, 该数据集用于训练神经网络模型，其中包含了经过多种优化算法处理的全批量数据，旨在达到最高的训练准确率。此外，实验采用了具有三层结构、每层含有100个隐藏单元和ReLU激活函数的全连接神经网络。该数据集还考虑了不同的随机种子（从0到9）进行实验，以扩大神经网络训练任务的规模和多样性。

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