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 What should I do 譯文作者:kbsc 聯系方式: Github:https: github.com ccc 知乎專欄:機器學習與計算機視覺,AI 論文筆記 微信公眾號:AI 算法筆記 前言 如 ...
2021-05-04 16:37 0 371 推薦指數:
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. ...
第11章 卷積神經網絡(CNNs) 我們回顧了整個機器學習和深度學習知識,現在我們學習CNNs(Convolutional Neural Networks)以及它在深度學習中的作用。在傳統的前饋神經網絡中,輸入層的每一個神經元都與下一層的每一個輸入神經元相連,我們稱之為FC ...
Ref: https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/ ...
深度學習訓練時網絡不收斂的原因分析總結 鏈接:https://blog.csdn.net/comway_li/article/details/81878400 深度學習網絡訓練不收斂問題 鏈接:https://blog.csdn.net/shinetzh/article/details ...
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 loss 趨於不變,test loss不斷下降,說明數據集100 ...
神經網絡的權重初始化( Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients) 理想的權重矩陣既不會增長過快,也不會太快下降到 0,從而訓練出一個權重或梯度不會增長或消失過快的深度網絡。 有一個神經元的情況 ...
概要:直接上代碼是最有效的學習方式。這篇教程通過由一段簡短的 python 代碼實現的非常簡單的實例來講解 BP 反向傳播算法。 原文地址:http://python.jobbole.com/827 ...
本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型 按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...