1. Learning rate不合適，如果太大，會造成不收斂，如果太小，會造成收斂速度非常慢； 2. Batch size太大，陷入到局部最優； 3. 網絡太簡單，一般情況下，網絡的層數和節點數量越大，擬合能力就越強，如果層數和節點不夠多，無法擬合復雜的數據，也會造成不收斂. ...

原文：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 原文標題：My Neural Network isn't working! W ...

摘要：Underlay網絡要如何演進，才能滿足5個9的指標？ 這幾年公有雲業務急速上漲，network as a service理念越來越深入人心。雲廠商給租戶提供了越來越豐富的雲服務，VPC、LB等服務功能越來越完善。這需要網絡提供靈活編程的能力，可以針對租戶的業務訴求迅速改變策略。而這 ...

收斂區間：開區間 收斂域：代入端點驗證，可開可閉 ...

什么是發散?什么是收斂? 簡單的說 有極限（極限不為無窮）就是收斂，沒有極限（極限為無窮）就是發散。 例如：f（x）=1/x 當x趨於無窮是極限為0，所以收斂。 f（x）= x 當x趨於無窮是極限為無窮，即沒有極限，所以發散 ...

什么是發散?什么是收斂? 簡單的說 有極限（極限不為無窮）就是收斂，沒有極限（極限為無窮）就是發散。 例如：f（x）=1/x 當x趨於無窮是極限為0，所以收斂。 f（x）= x 當x趨於無窮是極限為無窮，即沒有極限，所以發散 ...

作者：Abraham 轉載請標明出處，謝謝！ 數學分析中的函數列的收斂性是一個很重要的概念。 Riemann空間（工科數學分析主要討論的范圍）上描述收斂性的兩個概念是逐點收斂與一致收斂。 Pointwise Convergence Definition. Let D ...

在epoch超過閾值的前提下，\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超過一定的閾值，才能使得訓練結束后模型收斂。 在上面這個例子中，滿足\(epoch\geq150\)的前提，\(epoch*lr*lossCoeff=1500\)都可以滿足最終data1的值 ...