如何训练神经网络
的问题：（好吧，这块受训练水平的影响，还是借鉴另一篇博客的翻译：神经网络六大坑） 1，you d ...
原文：神经网络训练时出现nan错误
现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络，但是训练期间遇到了好多坑，现就遇到的各种坑做一下总结 .问题一 训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络，我的研究课题就是利用CNN，LSTM等网络对人体动作做识别。动作数据来源于手机的加速度计，做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作，实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签。 在训练CNN网络时一共遇到两处坑 ...
2018-01-23 21:07 0 1650 推荐指数：
相关推荐
神经网络及其训练
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维 ...
训练较深的卷积神经网络时遇到的问题
最近训练一个12层的cnn网络 参考了vgg和googlenets的思想，自己做了些微调 在有噪声的手写体识别上达到了98.59%的准确率 在训练时，前1000次，loss和acc就好像没有收敛一样 因为，神经网络太深，参数太多 我们要用更多时间去使网络提取到对应的参数 ...
神经网络的训练的大致流程
...
神经网络训练时长
4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录 腾讯机智机器学习平台和香港浸会大学计算机科学系褚晓文教授团队合作，在ImageNet数据集上，4分钟训练好AlexNet，6.6分钟训练好ResNet-50，创造了AI训练世界新纪录。本文带来详细解读 ...
神经网络训练代码
# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...
加速神经网络的训练
为什么要加速神经网络，数据量太大，学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据，需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单，就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题，复杂的结构和大数据又是不能避免的，所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...
神经网络训练的过程
神经网络训练的过程可以分为三个步骤 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 3.生成会话并在训练数据上反复运行反向传播优化算法 神经元 神经元是构成神经网络的最小单位，神经元的结构如下 一个神经元可以有多个输入和一个输出，每个神经 ...