原文:神经网络训练与注意点

训练 在前面当中我们讨论了神经网络静态的部分:包括神经网络结构 神经元类型 数据部分 损失函数部分等。 这个部分我们集中讲讲动态的部分,主要是训练的事情,集中在实际工程实践训练过程中要注意的一些点,如何找到最合适的参数。 . 关于梯度检验 之前的博文我们提到过,我们需要比对数值梯度和解析法求得的梯度,实际工程中这个过程非常容易出错,下面提一些小技巧和注意点: 使用中心化公式,这一点我们之前也说过 ...

2019-06-13 22:23 0 1272 推荐指数:

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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 ...

Tue Nov 02 23:50:00 CST 2021 0 123
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 ...

Fri Jun 08 06:05:00 CST 2018 0 11915
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 ...

Sun Sep 08 20:42:00 CST 2019 0 2104
神经网络训练代码

# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...

Fri Feb 08 01:51:00 CST 2019 1 651
加速神经网络训练

  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 ...

Wed Apr 10 04:17:00 CST 2019 0 541
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 ...

Wed Oct 23 16:27:00 CST 2019 0 1668
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 ...

Mon Nov 25 00:29:00 CST 2019 0 369
 
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