【python实现卷积神经网络】开始训练
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
原文：神经网络的训练和测试 python
承接上一节，神经网络需要训练，那么训练集来自哪 测试的数据又来自哪 python神经网络编程 一书给出了训练集，识别图片中的数字。测试集的链接如下： https: raw.githubusercontent.com makeyourownneuralnetwork makeyourownneuralnetwork master mnist dataset mnist test .csv 为了方便 ...
2018-09-26 15:34 0 3135 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
【python实现卷积神经网络】定义训练和测试过程
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
神经网络的训练的大致流程
...
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 ...
神经网络训练技巧
参数初始化 是否可以将全部参数初始化为0 同一层的任意神经元都是同构的 它们的输入输出都相同，因此前向反向传播的取值完全相同 训练一直是对称的，同一层参数都是相同的 随机初始化参数 初始化参数为取值范围\((-\dfrac ...