神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 ...

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 举例说明 　　svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 ...

源码和运行结果 cuda：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自：http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist，准确率是99.7%,在几分钟内，CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率。 参数配置 ...

在训练过程中，有时候会遇到训练准确率一直在0.63左右的问题。可能出现在训练了好几个epoch之后，可能一开始就出现并且一直上下浮动。这个时候 解决的途径有以下几点：1、确保数据集没问题。2、调整学习率或者其他参数。3、更换优化器。4、更改初始化方法。5、调整网络结构。 ...

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别，并且对结果进行分析准确率， 手写数字数据集下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先，利用图片本身的属性，图片的灰度平均值进行识别分类，我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现 ...

关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值 ...

1 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题，在使用梯度下降法进行网络参数优化时，参数初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率（梯度消失和梯度爆炸问题）和泛化能力（局部最优解问题）。参数初始化的方式通常有以下三种： 预训练初始化：不同的参数初始值会收敛到不同的局部最优解 ...

一、例子 二、整体代码 ...