投了一篇关于使用神经网络进行分类的论文，专家给了审稿意见，因为对这方面了解的比较少，所以其中有些问题不太懂如何回答，希望大手们不吝请教。

1.为什么SAE的性能比ANN和SVM更好？如果一个模型比其他模型优越，应该更清楚的被基于数学理论或者逻辑思维来研究，因为示例数据结构呈现非线性，因此线性技术不能够对其建模。然而，一旦我们使用非线性技术，为什么这个模型比其他方法好？是因为我们没有正确的优化参数或者因为我们没有使用正确的算法么？或者是其他原因？
【这个问题感觉不知道从何下手回答。。。】

2.笔者计算了325分子描述由2D（133描述）和3D（54描述）的。不幸的是，作者没有进行任何构象分析，这是计算描述符（特别是3D类型）之前，最重要的步骤之一。
【这个问题因为我的实验就只是用软件计算出这些数值然后作为特征进行分类，不涉及到构象分析这类的东西，所以不知道怎么回答比较好。】

另外还有些关于参数的问题，比如学习率，隐藏层节点个数等等，这些目前我没有查到有用的信息，只知道学习率大概在0.1-0.01之间，不能过大和过小，那应该怎么确认呢？还是直接说用经验法比较好？ 返回小木虫查看更多