MATLAB神经网络训练结果各参数解释
最上面的图形显示的是神经网络的结构图，可知有一个隐层一个输出层 第二部分显示的是训练算法，这里为学习率自适应的梯度下降BP算法；误差指标为MSE 第三部分显示训练进度： Epoch：训练次数；在其右边显示的是最大的训练次数，可以设定，上面例子中设为300；而进度条中显示的是实际训练 ...
原文：神经网络训练的时候什么时候更新参数？
更新参数的时间和训练的方法有关，更确切的说，是我们为了设置什么时候更新参数，才使用哪种方法进行训练 如果一次性训练全部样本才更新参数，就将所有样本都丢进去 相当于只有一个batch ，Gradient Descent梯度下降法进行计算 如果每计算一个样本，就更新一次参数，我们使用 Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降 如果每次计算一个batch才更新参数，则使用 B ...
2019-10-10 15:05 0 501 推荐指数：
相关推荐
什么时候可以将神经网络的参数全部初始化为0?
用SGD训练神经网络时, 怎样决定初始化参数的方式? 主要有两个考虑点: 一: 最终是否能得到想要的学习结果, 即是否能得到一个符合预期目标的分类器；二: 训练时间, 好的参数初始化可以有效缩短训练时间, 如预训练. 不加思考时, 将所有参数都初始化为0是最省力的做法. 有些情况下可行 ...
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 ...
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 ...