原文:神經網絡訓練時出現nan錯誤

現在一直在用TensorFlow訓練CNN和LSTM神經網絡,但是訓練期間遇到了好多坑,現就遇到的各種坑做一下總結 .問題一 訓練CNN的時候出現nan CNN是我最開始接觸的網絡,我的研究課題就是利用CNN,LSTM等網絡對人體動作做識別。動作數據來源於手機的加速度計,做動作的人在固定位置攜帶手機並做特定動作,實驗人員接收手機的加速度計數值並打上特定的動作標簽。 在訓練CNN網絡時一共遇到兩處坑 ...

2018-01-23 21:07 0 1650 推薦指數:

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如何訓練神經網絡

的問題:(好吧,這塊受訓練水平的影響,還是借鑒另一篇博客的翻譯:神經網絡六大坑)   1,you d ...

Tue Nov 02 23:50:00 CST 2021 0 123
神經網絡及其訓練

在前面的博客人工神經網絡入門和訓練深度神經網絡,也介紹了與本文類似的內容。前面的兩篇博客側重的是如何使用TensorFlow實現,而本文側重相關數學公式及其推導。 1 神經網絡基礎 1.1 單個神經元 一個神經元就是一個計算單元,傳入$n$個輸入,產生一個輸出,再應用於激活函數。記$n$維 ...

Fri Jun 08 06:05:00 CST 2018 0 11915
訓練較深的卷積神經網絡遇到的問題

最近訓練一個12層的cnn網絡 參考了vgg和googlenets的思想,自己做了些微調 在有噪聲的手寫體識別上達到了98.59%的准確率 在訓練,前1000次,loss和acc就好像沒有收斂一樣 因為,神經網絡太深,參數太多 我們要用更多時間去使網絡提取到對應的參數 ...

Tue Jun 12 23:33:00 CST 2018 0 841
神經網絡訓練時長

4分鍾訓練好AlexNet,6.6分鍾訓練好ResNet-50,創造了AI訓練世界新紀錄 騰訊機智機器學習平台和香港浸會大學計算機科學系褚曉文教授團隊合作,在ImageNet數據集上,4分鍾訓練好AlexNet,6.6分鍾訓練好ResNet-50,創造了AI訓練世界新紀錄。本文帶來詳細解讀 ...

Sun Sep 08 20:42:00 CST 2019 0 2104
神經網絡訓練代碼

# 2019/2/7 # In[2]: import numpy # scipy.special for the sigmoid function expit() import scip ...

Fri Feb 08 01:51:00 CST 2019 1 651
加速神經網絡訓練

  為什么要加速神經網絡,數據量太大,學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據,需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單,就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題,復雜的結構和大數據又是不能避免的,所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...

Wed Apr 10 04:17:00 CST 2019 0 541
神經網絡訓練的過程

神經網絡訓練的過程可以分為三個步驟 1.定義神經網絡的結構和前向傳播的輸出結果 2.定義損失函數以及選擇反向傳播優化的算法 3.生成會話並在訓練數據上反復運行反向傳播優化算法 神經神經元是構成神經網絡的最小單位,神經元的結構如下 一個神經元可以有多個輸入和一個輸出,每個神經 ...

Wed Oct 23 16:27:00 CST 2019 0 1668
 
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