原文：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79874555 train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習; train loss 不斷下降，test loss趨於不變，說明網絡過擬合; train ...

1. 網絡訓練時train loss與test loss的結果分析: 2. 出現loss不下降的問題時檢查: （1）數據 數據本身以及label是否有異常 數據是否過於臟亂，沒有經過清洗 數據輸入是否有問題，比如圖片與label是否一致 數據 ...

1.train loss 不斷下降，dev（或test） loss不斷下降：說明網絡仍在學習。 2.train loss 不斷下降，dev（或test） loss趨於不變：說明網絡過擬合。 3.train loss 趨於不變，dev（或test） loss不斷下降：說明數據集100%有問題 ...

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 ...

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 ...

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　　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 ...

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 神經元 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 ...