原文:神經網絡訓練問題集

.tensorflow.python.framework.errors impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU: failed. Status: out of memory 具體查詢進程號的指令為 nvidia smi 如果想要kill掉某個進程,指令為 kill PID PID是nvidia smi語句查詢 ...

2020-03-31 17:11 0 640 推薦指數:

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如何訓練神經網絡

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
TensorFlow 訓練MNIST數據(2)—— 多層神經網絡

  在我的上一篇隨筆中,采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡(多層神經網絡)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據   MNIST數據只要一行代碼就可以獲取的到,非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...

Tue Oct 02 20:22:00 CST 2018 0 4684
TensorFlow訓練MNIST數據(3) —— 卷積神經網絡

  前面兩篇隨筆實現的單層神經網絡 和多層神經網絡, 在MNIST測試上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網絡后,正確率已有很大的提升。這次將采用卷積神經網絡繼續進行測試。 1、模型基本結構   如下圖所示,本次采用的模型共有8層(包含dropout層)。其中卷積層 ...

Wed Oct 03 08:05:00 CST 2018 0 1714
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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