神经网络的收敛问题

最新推荐文章于 2025-06-27 02:48:46 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-27 02:48:46 发布 · 2.3k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

输入是个100*1的矩阵里面全部内容为a(0~9之间),输出是a.原以为这样训练会很简单.但是竟然无法收敛~

经过改进加入以下两个功能好用:

1.mini-batch>1

2.输入均一处理,[-1,1]即(a-4.5)/4.5

这样收敛了

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神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总

科研学习笔记！

01-06

2万+

一、模型不收敛主要有以下几个原因： 1.learning rate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？可能性最大的原因是你用了relu作为激活函数的同时使用了softmax或者带有exp的函数做分类层的loss函数。当某一次训练传到最后一层的时候，某一节点激活过度（比如100），那么exp(100)=Inf，发...

人工神经网络教学视频第三版,人工神经网络教程

shirley67269的博客

09-01

443

神经网络，你先学好高数里的很多级数，如泰勒展开式，傅里叶级数，洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用，神经网络最初都是单神经元，如果你对泰勒展开时比较深刻了之后，你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理，之后学习多层感知器的概念无非只是加入欧式空间的概念，在低位高度非线性的模型，在高纬上线性化，到这里理解后，后面的神经网络学习在理解上就很轻松了，现在的书的确都写的很糟糕，神经网络最好和函数逼近空间几何一起学，理论上是相通的，祝你学习愉快。这个计算量是很大的。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。.

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评价神经网络性能的指标,神经网络收敛性分析

super67269的博客

08-12

3642

================================================枫舞推荐一个小程序:关于一个神经网络模拟程序的下载人工神经网络实验系统(BP网络)V1.0Beta作者:沈琦作者关于此程序的说明:从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值0.515974。神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。但训练速率过大，会引起系统的振荡，因此，训练速率在不导致振荡前提下，越大越好。...

NLP学习笔记40-神经网络收敛性

bohu83的博客

04-09

3792

一序本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。二optimization of deeplearning 这里老师简单提了下，我们知道凸函数是有全局最优解的。深度学习是非凸函数，highly non-convex function. 只有局部最优解。特点：很难训练。知乎上看了下为啥？没找到很清晰通俗的解释。没看懂这块，我猜测收敛的局部极小值不会与全局的差太多，老师说如果能找到这样的优化方法，就不用这么多层网络模型了。高票答案是反证：https://www.zhihu.com/qu...

深度学习网络不收敛的原因分析总结

穿拖鞋的都是大佬

11-18

7578

很多同学会发现，为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低，震荡趋势，一会到11，一会又0.1，不收敛。又不知如何解决，博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法： 1. 数据和标签数据分类标注是否准确？数据是否干净？数据库太小一般不会带来不收敛的问题，只要你一直在train总会收敛（rp

神经网络模型训练过程收敛的话叫收敛，不收敛的话叫什么？

最新发布

xioayanran123的博客

06-27

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在神经网络训练中，**收敛（Convergence）** 指的是模型训练达到稳定状态，损失函数趋于稳定或性能指标不再显著提升的状态。而当训练无法达到这种理想状态时，根据不同的表现特征，我们使用多种专业术语来描述这些"不收敛"的状态。记住：**训练曲线是模型与数据的对话，学会倾听这种对话才能优化模型性能**。print(f"NaN检测: {'存在' if has_nan else '无'}")nn.ReLU() # 替代nn.Sigmoid()或nn.Tanh()"""根据训练状态动态调整梯度裁剪阈值"""

为什么你的神经网络不收敛？90%新手踩了这3个坑

Conan_0728的博客

03-25

1585

根据多年实战经验，90%的神经网络不收敛问题可归结为以下3个关键点，逐一排查，少走弯路！

神经网络理论及应用答案,神经网络收敛速度慢

m0_54846070的博客

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NaN意思是NotANumber，除非是发散，不过一般不会出现这种情况。可能你的程序有错。

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aifans_bert的博客

08-07

2837

另外可以使用变动的学习率，在误差大的时候增大学习率，等误差小了再减小学习率，这样可以收敛更快，学习效果更好，不易陷入局部极小化。神经网络，你先学好高数里的很多级数，如泰勒展开式，傅里叶级数，洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用，神经网络最初都是单神经元，如果你对泰勒展开时比较深刻了之后，你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理，之后学习多层感。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。...

matlab 曲线收敛,BP神经网络学习曲线收敛问题

weixin_30008295的博客

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利用手算、串行训练方式下的BP神经网络，其误差学习曲线不能呈现收敛吗？[% script： main_seral.m% 串行方式训练BP网络，实现性别识别%% 清理clear allclc%% 读入数据xlsfile='student.xls';[data,label]=getdata(xlsfile);%% 划分数据[traind,trainl,testd,testl]=divide(data,...

神经网络收敛是什么意思,算法的收敛速度的计算

aifans_bert的博客

10-20

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（1）BP（Back Propagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采用误差修正算法，识别对象种类多时，随着网络规模的扩大，需要的计算过程较长，收敛缓慢而不稳定，且识别精度难以达到要求。(2)确定隐含层数。通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层，输入的信号能够被隐含节点分离，然后组合成新的向量，其运算快速，可让复杂的事物简单化，减少不必要的麻烦。

神经网络不收敛的 11 个原因及其解决办法

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原文：http://theorangeduck.com/page/neural-network-not-working 原文标题：My Neural Network isn’t working! What should I do? 译文作者：kbsc13 联系方式： Github：https://github.com/ccc013 知乎专栏：机器学习与计算机视觉，AI 论文笔记微信公众号：AI 算法笔记前言如果你的神经网络不收敛，应该怎么办呢？一般来说，神经网络不收敛的原因有以下 11 种原因：

人工智能AI的优化与实际应用（Optimization）

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优化在机器学习和人工智能中起着核心作用。通过使用不同的优化算法，我们能够在复杂的模型训练、决策问题以及资源分配问题中寻找最优解。然而，优化过程充满了挑战，如局部最优、计算复杂度、学习率选择和高维数据等问题。解决这些问题需要结合现代优化方法、正则化技术、启发式算法和高效的计算框架，以确保优化过程的高效和准确。在未来，随着计算能力的提高和算法的不断发展，优化问题的解决将变得更加智能化和高效。

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对于隐藏层到隐藏层之间的连接，权重矩阵大小为1 × 1，偏置向量大小为1。而正则化的目的是为了防止过拟合，它是通过惩罚模型参数的大小来降低模型复杂度，但是对偏置项进行正则化可能会影响到模型学习的能力，所以不用对b进行正则化。通过引入随机性，可以使得模型在不同的初始状态下探索不同的参数空间，有助于更快找到合适的参数组合，并加快收敛速度。第一个隐藏层到最后一个隐藏层之间的参数数量（如果存在多个隐藏层）：每个隐藏层之间的权重矩阵大小都为 1 × 1。所以，输入层到第一个隐藏层之间的参数数量为 Mo + 1。

神经网络不收敛原因

Tail_mm的博客

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神经网络不收敛的原因没有对数据进行归一化忘记检查输入和输出没有对数据进行预处理没有对数据正则化使用过大的样本使用不正确的学习率在输出层使用错误的激活函数网络中包含坏梯度初始化权重错误过深的网络隐藏单元数量错误 1没有对数据进行归一化问题描述：在使用神经网络之前，对数据进行归一化十分重要。在深度学习社区，这一步通常众所周知，因此它很少在论文中提及，这导致初学者很容易在这方面犯错。因为一旦你没有谨慎和正确的对数据进行归一化，你的神经网络很可能无法运行（收敛）。原理：这是由于不同评价

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https://www.toutiao.com/a6649579620909711879/ 2019-01-23 14:45:03 经常有许多对人工智能领域跃跃欲试的小伙伴在后台发私信问我“怎样快速入门人工智能呢？” 对于这样的问题，我我又要“老生常谈”了——作为一门庞大而又繁杂的综合学科，学习的过程一定需要逐步理解、逐层深入。一蹴而就是不可能的。今天就...

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本人训练过一些深度学习神经网络的例子，既有单纯全连接网络，又有卷积神经网络加全连接网络，也有通过迁移学习来构建的网络。有时会发散，也就是说有关参数越来越大，产生Nan溢出。表现为激活值（也就是前向网络的输出）和代价函数（loss、cost）溢出。基本上可以通过修改超参数来避免。 1 全连接网络的乘法因子矩阵不能初始化为零，要初始化为一个满足正态分布的随机数集，标准差不能太大。训练mnist识别卷...