为什么神经网络多个不同输入的输出结果相同

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lu_fun
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卷积神经网络对于所有样本输出一致
weixin_39901859的博客
06-23 1873
别人实践中提到的问题与解决方法： 原因： 卷积层后结果均为负数，relu后都是0，因此最后的logits只是最后一层的偏置项，导致了所有输出一致。 解决方法： 改初始化 去掉l2l_2l2​正则或将其权重调小一些 排查后发现不是这样的问题，最后定位到trainloader和testloader输入全为0，后将调用Dataloader()类中的pin_memory改为false，问题得以解决。 查阅源码即网上相关pin_memory的资料并无类似bug，目前仍不知原理，此处记录一下。 ...
神经网络每个样本都输出相同的数值
吃了亏还皮
03-22 1万+
建议： 将损失函数更改为binary_crossentropy 将最后一个激活层保留为sigmoid并更改其他激活层 - relu可能是一个不错的选择。 为您的“适合”调用添加验证并增加详细程度 - 这将使您了解您的网络在整个时代中的变化情况，特别是当它超过/不足时 添加深度到网络，直到你适合 将正则化添加到您的网络，直到您不适合 重复4 + 5 ...
深度学习之神经网络1(Neural Network)
最新发布
A5522000的博客
10-07 1321
神经网络是一种模仿生物神经网络的机器学习模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。前向传播过程中，数据通过各层神经元进行加权计算和激活函数变换，最终产生预测结果。激活函数（如Sigmoid、Tanh等）为网络引入非线性因素，使其能拟合复杂函数。合理设置神经元权重和激活函数对网络性能至关重要。全连接神经网络中，相邻层神经元两两相连，每个连接都有权重参数。网络通过调整这些参数来学习数据特征，实现分类或回归任务。
神经网络对于不同的训练样本输出同样的结果解决方法
qq_42729515的博客
04-18 1万+
最近在学习深度学习的知识，如果想学习的话我推荐网易云课堂的吴恩达教授的DeepLearning.ai课程，讲解很详细。我在自学完第一门课程之后，开始使用Python尝试搭建我的第一个神经网络。 第一次尝试搭建的是一个四层的神经网络，包含三个隐藏层和一个输出层，节点数分别为4，3，2，1。隐藏层使用的激活函数是tanh，输出层使用的激活函数是sigmoid，因为输出的是一个二元分类标签。但是这个神经...
神经网络训练出来的模型输出的结果都是相同的值
热门推荐
qq_43323545的博客
09-30 2万+
作为一个pytorch的初学者，开始进行实战时，会遇到很多问题。 在进行学习时，你一定对learnig rate这个概念有很深的影响，但我在刚开始进行练习时总是忘了这个概念，直到这次在一个训练了很久的模型在验证集上的却总是输出同一个数，我不知道哪里出错了，刚开始觉得是神经网络组建的有问题，换了种常规的形式在训练了若干次之后又只输出一个定值了。我便进入了漫长的debug，发现了loss在呈周期性变化，过了一段时间，想起来lr设置过大便可能会造成这种结果，所以调小了lr，并减少了训练次数（我觉得也有过拟合的嫌疑
卷积神经网络输出结果都一样
zlc0324的博客
05-14 1万+
调试卷积神经网络的时候，发现错误率一直不变，然后依次排查发现： 1，将每个样本的输出打印出来发现，每个样本的输出是相同的； 2，然后从输出逆流依次打印每步的输出，发现中间的卷积之后的结果都是负数，然后经过relu之后，都成了0. 3，然后百思不得其解。 最后将L2正则化注释掉或者将L2正则化的权重调小一点就可以了。 因为过大的权重会使得卷积神经网络中的参数都接近0，从而导致最终的基本上都是一样的。 最后强调解决办法：最后将L2正则化注释掉或者将L2正则化的权重调小一点就可以了 ...
tensorflow2.0实现复杂神经网络（多输入多输出nn，Resnet）
zhong_ddbb的博客
10-03 1万+
文章目录常见的‘融合’操作具有多个输入和输出的模型ResNet 模型 常见的‘融合’操作 复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作。常见融合操作如下： （1）求和，求差 # 求和 layers.Add(inputs) # 求差 layers.Subtract(inputs) inputs: 一个输入张量的列表（列表大小至少为 2）,列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。 例子： input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) x1 = keras.layers
神经网络输入输出数据导入,图神经网络输入输出
纸尿裤排行
10-22 2764
看你的目的是什么了，一般传统分类的输出是图片的种类，也就是你说的一维向量，前提是你输入图像是也是一维的label。如果你输入的是一个矩阵的label，也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。
神经网络算法的关键参数,神经网络输入输出计算
aifamao2的博客
10-10 2245
6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…
关于使用MATLAB实现CNN卷积神经网络输出值全部相同的原因以及解决方法
Sn_Mn的博客
07-01 2121
该项目使用的是两个卷积核以及两个池化层，激活函数使用sigmoid函数，项目中包含很多训练方法，我只选择了最传统的方法——梯度下降法，因此我将该方法套入自己的网络，在池化层后面加两层全连接层（项目中只有一层），但是修改后发现每一次迭代后的准确率只有10%左右，查看结果后发现神经网络预测的数值都相等，这非常让人匪夷所思。
【卷积神经网络】多输入通道和多输出通道（channels）
风口IT猪的成长录
03-18 4810
多输入通道和多输出通道（channels）5.3 多输入通道和多输出通道5.3.1 多输入通道5.3.2 多输出通道5.3.3 1×11\times 11×1卷积层小结 5.3 多输入通道和多输出通道 前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是hhh和www（像素），那么它可以表示为一个3×h×w3\times h\times w3×h×w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（c
神经网络卷积层与池化层
Vteran的博客
02-05 1397
神经网络卷积层与池化层基础
Relu神经网络输出预测全为0或1，对所有输入样本的预测概率也相同
Mr.horse的博客
05-17 1万+
现有一个神经网络，除了输出层外，其它所有层均使用Relu激活函数，但是训练过程中发现，每次训练完成后，它对所有的输入样本都输出一样的预测概率，比如二分类，对所有样本的预测概率都是[0.4,0.6]。由于对所有的样本的预测概率一样，因此预测标签也都一样，全预测为0/1。 一开始以为是不是网络结构搭建有问题，因为当网络参数固定后，不同的输入样本的输入数据不一样，那么输出的预测概率肯定不一样，怎么会全输出一样的概率。然后一层一层找原因，发现某一卷积层的输出值全为0。经过分析，该层使用的是Relu激活函数，而且该
神经网络模型画图工具,神经网络模型图怎么画
xilao138的博客
09-18 1388
6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…
神经网络中卷积层和池化层的作用探究
qq_28840013的博客
10-19 5567
1.前言： 我们知道： 卷积层用于进行特征提取。 池化层用于输入的特征图进行压缩，使特征图变小，简化网络计算复杂度或进行特征压缩，提取主要特征。 但在神经网络中它们会使输入的特征逐步变化成什么样？最终得到正确的结果呢？下面我们通过一个简单的神经网络来探究它们的作用。 2.相关说明： 这里将使用下图所示的卷积神经网络： 卷积核大小：[1,1,1,1] 分别对应 [batch,height,widt...
神经网络预测结果都一样,神经网络怎么预测数据
Supermen333的博客
09-15 788
从图8.36中可以看出，随着开采量的减小，水位的上升，各点的年沉降量逐渐减小，变化趋势也基本一致。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。图8.36各监测点年沉降量预测图以2004年各个监测点的实测累积沉降量为起点，将神经网络预测的年沉降量进行累加，从而与Modflow数值模型的预测结果相对比(图8.37)。”，你也没说这些数据在现实中是什么，怎么会知道呢。
【卷积神经网络】
no_candy的博客
11-21 735
全连接层（Affine层）存在的问题：数据的形状被“忽视”了。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。但是，向全连接层输入时，需要将3维数据拉平为1维数据。当输入数据是图像时，卷积层会以3维数据的形式接收输入数据，并同样以3维数据的形式输出至下一层。其中，卷积层的输入数据称为输入特征图，输出数据称为输出特征图。在进行卷积层的处理之前，有时要向输入数据的周围填入固定的数据（比如0等），这称为。经过池化运算，输入数据和输出数据的通道数不会发生变化。池化是缩小高、长方向的空间的运算。
深度学习输入不同预测结果相同或类似
agonysome的博客
06-09 4008
问题：SVR模型在训练过程中进行预测时，使用测试集和验证集效果不错。但是训练好之后，加载模型进行预测时，不同的输入都预测出相同的结果。 解决方法：归一化问题，预测时要与训练时用同一个scale_fit归一化。 训练时归一化 scale = StandardScaler() scale_x= scale.fit(x) x = scale_x.transform(x) 预测时用同一个scale_x归一化，再预测 x_ test= scale_x.transform(x_test) clf = jo.
相同的输入，相同的网络参数，不同的输出
qq_21769619的博客
04-23 2353
模块A下面有一个函数a(), 在A.py模块下面的模块测试代码if name == 'main’中调用a(x)产生的结果和在另一个模块B.py的某个函数中调用a(x),相同的输入x, a(x)产生的结果不一致。A.py和B.py的所在的目录不同. 来两张图： inputs是输入， net.mapper()是调用net.mapper网络模型的forward函数，最上面的那些显示不全的是net.mapper.state_dict()的结果。 从图片上可以看到，输入inputs相同，net.mapper.st
matlab卷积神经网络多输入多个输出
06-06
MATLAB中的卷积神经网络支持多输入和多输出。多输入神经网络接受多个输入作为其训练数据，可以一起输入到网络中，而多输出网络则可以产生多个输出，每个输出都是对相同输入的不同预测。 实现多输入多输出的卷积神经网络需要考虑多个输入之间的关系，可以通过将不同输入连接在一起，构成一个多通道输入的方式，也可以对每个输入单独构建一个独立的神经网络。当多个输入之间相互独立，且没有明显的联系时，通常采用后一种方法。 对于多输出的神经网络，可以在输出层设置多个分支。每个分支都是一个独立的模型，对应了一个预测结果。这些分支可以使用相同的输入，也可以使用不同的输入。此外，还可以在神经网络的中间层设置分支，通过并联和串联的方式组合出多个输出。 使用多输入多输出的卷积神经网络可以提高模型的表达能力和准确性，能够更好地处理复杂的任务和数据。同时，这种网络结构也需要更多的计算资源和更长的训练时间，需要根据具体情况来选择合适的方法和参数设置。
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