學習率如何影響訓練？ from:https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-11-17-2 深度學習模型通常由隨機梯度下降算法進行訓練。隨機梯度下降算法有許多變形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。這些算法都需要你設置學習率。學習率決定 ...

驗證集loss上升，准確率卻上升 驗證集loss上升，acc也上升這種現象很常見，原因是過擬合或者訓練驗證數據分布不一致導致，即在訓練后期，預測的結果趨向於極端，使少數預測錯的樣本主導了loss，但同時少數樣本不影響整體的驗證acc情況。ICML2020發表了一篇文章：《 Do ...

神經網絡的復雜度 1.空間復雜度 層數 = 隱藏層的層數 + 1個輸出層 總參數 = 總w + 總b 2.時間復雜度 乘加運算次數 = 總w 指數衰減學習率 學習率lr表征了參數每次更新的幅度，設置過小，參數更新會很慢，設置過大，參數不容易收斂 ...

當今人工智能主流方向 —— 連接主義，即仿腦神經元連接，實現感性思維，如神經網絡。 神經網絡的一般設計過程： 准備數據：采集大量“特征/標簽”數據 搭建網絡：搭建神經網絡結構 優化參數：訓練網絡獲取最佳參數（反向傳播） 應用網絡：將網絡保存為模型，輸入新數據，輸出分類 ...

在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 　　假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 　　那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...

1.神經網絡復雜度（空間復雜度+時間復雜度） 空間復雜度 空間復雜度用神經網絡層數和神經網絡中待優化參數的個數表示 我們計算神經網絡層數時，只統計具有運算能力的層，輸入層僅把數據傳輸過來，沒有運算，所以在統計神經網絡層數時，不把輸入層算進來 輸入層和輸出層之間都是隱藏層 ...

上使用梯度下降算法。 從而神經網絡模型在訓練數據的孫師函數盡可能小。 --反向傳播算法是訓練神經網絡的 ...

前些日子，參加了一個解放號的行業大數據創新應用大賽， https://1024.jfh.com/question/detail?contestId=6 一.問題描述 　　賽題是根據西安機場上半年的航班起降信息，建立適當預測模型，預測未來七天的航班准點率，(航班實際起飛時間-航班計划 ...