1、神经网络实用技巧大揭秘

神经网络实用技巧大揭秘

在神经网络的应用领域，研究人员和从业者在长期实践中积累了许多实用技巧和启发式方法，这些技巧能帮助他们成功地将神经网络应用于复杂的现实问题。然而，这些技巧往往只存在于个人的经验中，或出现在篇幅有限的会议论文里，这让该领域的新手常常花费大量时间去探索，却仍面临网络训练缓慢、性能不佳的问题。接下来，我们将深入探讨一些提升神经网络性能的关键技巧。

加速学习

尽管如今计算机运算速度越来越快，但算法复杂度和问题规模也在不断增加，因此计算效率始终不能被忽视。同时，更快地找到解决方案往往也意味着能得到更好、更稳定的结果。下面我们将介绍一些让反向传播（BP）学习过程更快、更高效的技巧。

实用基础技巧

• 随机学习与批量学习 ：随机（在线）学习和批量学习各有优缺点，但随机学习通常更受青睐。随机学习每次只使用一个样本进行参数更新，能够更快地适应数据的变化，而批量学习则使用整个数据集进行更新，计算更稳定但速度较慢。
• 样本打乱技巧 ：通过合理地打乱样本顺序，可以最大化每次迭代时呈现给网络的信息，提高学习效率。
• 输入处理 ：对输入进行归一化、去相关和缩放操作，能够使输入数据处于合适的范围，减少数据的相关性，有助于网络更快地收敛。
• 激活函数选择 ：选择合适的Sigmoid函数作为激活函数，不同的Sigmoid函数具有不同的特性，会影响网络的学习能力和收敛速度。
• 目标值设置