学习率如何影响训练？ from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-17-2 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定 ...

验证集loss上升，准确率却上升 验证集loss上升，acc也上升这种现象很常见，原因是过拟合或者训练验证数据分布不一致导致，即在训练后期，预测的结果趋向于极端，使少数预测错的样本主导了loss，但同时少数样本不影响整体的验证acc情况。ICML2020发表了一篇文章：《 Do ...

神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛 ...

当今人工智能主流方向 —— 连接主义，即仿脑神经元连接，实现感性思维，如神经网络。 神经网络的一般设计过程： 准备数据：采集大量“特征/标签”数据 搭建网络：搭建神经网络结构 优化参数：训练网络获取最佳参数（反向传播） 应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类 ...

在神经网络中，广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率： 　　假设用 θ 来表示神经网络中的参数， J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 　　那么整个优化过程就是寻找一个参数θ， 使得J(θ) 的值 ...

1.神经网络复杂度（空间复杂度+时间复杂度） 空间复杂度 空间复杂度用神经网络层数和神经网络中待优化参数的个数表示 我们计算神经网络层数时，只统计具有运算能力的层，输入层仅把数据传输过来，没有运算，所以在统计神经网络层数时，不把输入层算进来 输入层和输出层之间都是隐藏层 ...

上使用梯度下降算法。 从而神经网络模型在训练数据的孙师函数尽可能小。 --反向传播算法是训练神经网络的 ...

前些日子，参加了一个解放号的行业大数据创新应用大赛， https://1024.jfh.com/question/detail?contestId=6 一.问题描述 　　赛题是根据西安机场上半年的航班起降信息，建立适当预测模型，预测未来七天的航班准点率，(航班实际起飞时间-航班计划 ...