原文:http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 原文标题:My Neural Network isn't working! W ...
. Learning rate不合适,如果太大,会造成不收敛,如果太小,会造成收敛速度非常慢 . Batch size太大,陷入到局部最优 .网络太简单,一般情况下,网络的层数和节点数量越大,拟合能力就越强,如果层数和节点不够多,无法拟合复杂的数据,也会造成不收敛. ...
2019-08-20 01:21 0 2320 推荐指数:
原文:http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 原文标题:My Neural Network isn't working! W ...
Ref: https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ ...
深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结 链接:https://blog.csdn.net/comway_li/article/details/81878400 深度学习网络训练不收敛问题 链接:https://blog.csdn.net/shinetzh/article/details ...
train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100 ...
本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型 按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...
仿真不收敛,提示ERROR(ORPSIM-15138): Convergence problem in transient analysis at Time = 116.4E-21. Time step = 116.4E-21, minimum allowable step ...
一、神经元 神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...
一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些 ...