神經網絡為什么要歸一化 1.數值問題。 無容置疑，歸一化的確可以避免一些不必要的數值問題。輸入變量的數量級未致於會引起數值問題吧，但其實要引起也並不是那么困難。因為tansig的非線性區間大約在[-1.7，1.7]。意味着要使神經元有效，tansig( w1*x1 ...

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_57a1cae80101bit5.html 舉例說明 　　svmtrain -s 0 -?c 1000 -t 1 -g 1 ...

源碼和運行結果 cuda：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C語言版本參考自：http://eric-yuan.me/ 針對著名手寫數字識別的庫mnist，准確率是99.7%,在幾分鍾內，CNN的訓練就可以達到99.60%左右的准確率。 參數配置 ...

在訓練過程中，有時候會遇到訓練准確率一直在0.63左右的問題。可能出現在訓練了好幾個epoch之后，可能一開始就出現並且一直上下浮動。這個時候 解決的途徑有以下幾點：1、確保數據集沒問題。2、調整學習率或者其他參數。3、更換優化器。4、更改初始化方法。5、調整網絡結構。 ...

對手寫數據集50000張圖片實現阿拉伯數字0~9識別，並且對結果進行分析准確率， 手寫數字數據集下載：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先，利用圖片本身的屬性，圖片的灰度平均值進行識別分類，我運行出來的准確率是22%左右 利用圖片的灰度平均值來進行分類實現 ...

關於神經網絡歸一化方法的整理由於采集的各數據單位不一致，因而須對數據進行[-1，1]歸一化處理，歸一化方法主要有如下幾種，供大家參考：（by james）1、線性函數轉換，表達式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)說明：x、y分別為轉換前、后的值 ...

1 參數初始化 神經網絡的參數學習是一個非凸優化問題，在使用梯度下降法進行網絡參數優化時，參數初始值的選取十分關鍵，關系到網絡的優化效率（梯度消失和梯度爆炸問題）和泛化能力（局部最優解問題）。參數初始化的方式通常有以下三種： 預訓練初始化：不同的參數初始值會收斂到不同的局部最優解 ...

一、例子 二、整體代碼 ...