神经网络可以训练 但是误差降为0的问题

最新推荐文章于 2024-06-24 06:17:16 发布
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一般来说是初始化有问题，降低初始化函数的标准差即可，例如，卷积网络取负的过滤层，将会导致这一现象。

python神经网络训练效果差_卷积神经网络的训练精度没有提高，而损失却在减少...
weixin_33327330的博客
02-21 1544
我试图用lfw配对数据集训练深度卷积神经网络(2200对人脸，1100对属于同一个人，1100个不属于同一个人)。问题是，虽然在训练过程中损失在减少，但与第一个历元相比，训练数据的精确度保持不变，甚至越来越差。我的学习率很低，这是我用0.0001得到的：Epoch 0 training completeLoss: 0.10961Accuracy: 0.549Epoch 1 training com...
matlab神经网络训练结果误差很大,为什么有848个数据BP神经网络预测误差仍然很大...
weixin_30980893的博客
04-04 3280
clc清除％从三类k均值聚类结果的每一个中随机选择190行，以形成一个新的570 * 3矩阵，即训练样本.load('data1.mat');load('data2.mat');load('data3.mat');data = [data1; data2; data3];%%％第一类数据是80，是随机选择的过程M1 = data1;S1 =大小(M1,1);SampleRows1 = randpe...
【剖析】为什么说RBF神经网络的误差为0
最新发布
dbat
06-24 769
机器学习中的模型非常的多，但如果要问有没有这样的一个模型，它的训练误差为0，那么就非RBF神经网络莫属了！下面我们来聊聊，为什么RBF神经网络的训练误差为0。
用神经网络修正系统误差笔记
c11556913的博客
04-28 3703
用神经网络综合修正传感器静态误差的连接方法如下图所示： 即误差修正模型的输出z与被测非电量x成线性关系，且与各环境参数无关。 只要使误差修正模型， 即可实现传感器静态误差的综合修正。 通常传感器模型 f(x;t) 及其反函数是复杂的，难以用数学式子描述。但是，可以通过实验测得传感器的实验数据集 ： 根据前向神经网络具有很强的输入、输出非线性映射能力的特点，以实验数据集的和为输...
PaddlePaddle训练过程中损失值突然全部为0
PaddlePaddle
02-01 2969
关键字：损失值，梯度消失 问题描述：使用卷积神经网络在训练MNIST数据集时，在训练过程中损失值突然为0，并且识别准确率开始下降。 报错信息： Pass:0, Batch:0, Cost:1.41644, Accuracy:0.16406 Pass:0, Batch:100, Cost:0.00000, Accuracy:0.07812 Pass:0, Batch:200, Cos...
CNN卷积神经网络误差修正过程讲解
阿空的日常
04-20 3932
卷积神经网络的误差传递 目前网上已经有流传一些卷积神经网络反向传播推导的公式了，但由于卷积神经网络的结构（特别是卷积运算和池化过程）比较难用公式表达，因此很多公式要看懂其实还蛮累的。我这边主要是借助对比BPNN来直观说明一下CNN的误差流向，其实两者是很类似的，在这边分享一下ppt，还是希望大家能指出我理解不对的地方。 ...
BP神经网络训练误差问题-新建文件夹 (2).zip
08-12
BP神经网络训练误差问题-新建文件夹 .zip clear all; clc; load train.mat t=zeros; for k=1:200  t)=1; end Ti=t';%期望输出 P = trainsample' size 9 200 size @ 200 % size % size %人脸类别40...
基于卷积神经网络的气象数据降尺度工具
03-10
"基于卷积神经网络的气象数据降尺度工具"正是这样一个创新应用，旨在通过CNN对全球气候模型的输出进行精细化处理，以提高预测结果的准确性和实用性。 气象数据降尺度是将大尺度的气候模型预测转化为更接近实际观测...
卷积神经网络的训练流程图
08-23
重复这个前向传播和反向传播的过程，经过多次迭代（即多次遍历整个训练集），模型参数会逐渐调整，直至网络的输出误差降到一个可接受的水平，或者说模型在训练集上的性能达到一个稳定状态。 在训练过程中，通常会...
神经网络训练中断后继续,神经网络训练停止条件
aifans_bert的博客
10-08 3349
这时训练终止（这只是训练终止条件之一，满足任一终止条件，训练过程都将终止）深层含义你可以这样理解，如果随着网络的训练，确认样本的误差已经基本不在减小，甚至增大，那么就没有必要再去训练网络了，因为继续训练下去的话，在利用测试样本进行测试网络的话，测试样本的误差将同样不会有所改善，甚至会出现过度拟合的现象。嗯，卷积神经网络是一个通过他的训练的话，那他是知道她有一个参数，通过它的参数，你才能知道他的个训练的一个参数的一个对比值。另外，LM算法虽然训练最快，但是预测精度一般不好，不如gdm，gdx。
神经网络误差和参数变化不大，预测值始终在0.5附近
weixin_41802290的博客
10-15 1631
然后我想起在用tensorflow时，处理图片的卷积操作每一层前面都加了一层BatchNorm2d，于是我在每一层sigmoid函数前加了一层BatchNorm1d。也试了试了网上的各种方案，都没有用，最后把梯度下降函数从SGD改用了Adam ，结果瞬间不一样了，或是说正常了。一开始我认为是没有归一化导致的，因为有两个特征，两个特征的量级不一样。结构是最简单的一层输入层、一层隐藏层和一层输出层，输入特征数为2，输出为1（二分类）。应该也不是这个的原因。当然，可能有些过拟合了，不过，那就是下一步的工作了。
神经网络训练细节
yangqingse的博客
04-08 478
本文章中截图来自斯坦福大学深度学习课程权重初始化1.当用0初始化权重时会发生什么？    由于权重都为0，给定一个输入，每个神经元将在输入数据上有同样的操作，输出同样的值，得到相同的梯度，使用相同的方式更新，从而得到相同的神经元。 2.当权重初始化值太小时：激活值逐渐变成0，梯度也会变成0，因为不断乘以这么小的数，所有的都会变成03.当权重初始化值太大时：激活值饱和，梯度接近0数据预处理1.在卷积...
深度神经网络训练技巧
老猫的博客
09-02 553
一些问题 将偏置项初始化为0可以吗 可以设置为零，有些人喜欢像初始化权重一样处理偏差项，这样也是可以的。没有太大的区别。 列举SELU激活函数相比ReLU的三个优点 可以使用负值，所以相比使用RELU激活方程，某一给定层的神经元输出平均值，理论上更容易接近于零。这样有助于缓解梯度消失问题。 他总是有一个非零的导数，可以避免影响RELU单元的单元消失问题。 当条件合适时，SELU激活函数可确保模型进行自归一化，从而解决了梯度爆炸与梯度消失问题。 在哪种情况下，你想使用以下每个激活函数：SELU、le.
卷积神经网络梯度消失,神经网络中梯度的概念
神经网络爱好者
08-11 1657
累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x...
Pytorch训练网络过程中loss突然变为0
weixin_43850408的博客
05-11 7556
Pytorch训练网络过程中loss突然变为0问题检查参数初始化检查前向传播的网络检查loss的计算格式检查梯度下降实际上是标签出了错误 问题 // loss 突然变成0 python train.py -b=8 INFO: Using device cpu INFO: Network: 1 input channels 7 output channels (classes) Bilinear upscaling INFO: Creating dataset
matlab进行预测误差过大,神经网络预测误差太大怎么办，如何看预测结果
weixin_42629671的博客
03-21 2593
%% 清空环境变量clcclear%% 训练数据预测数据提取及归一化%下载输入输出数据X=[294.14 2394 71.3036 1.38 23.91087 11.24292.66 2626.218 78.2200492 1.364 25.30087 11.72293.08 2888.8398 86.04205412 1.298 42.53465 12.22293.51 3157....
RBF神经网络的误差怎么降
07-28
RBF（径向基函数）神经网络的误差可以通过以下几种方法来降低： 1. 优化神经网络的参数：通过调整网络的权重和偏差，可以改善网络的预测能力。常见的优化算法包括梯度下降和反向传播算法。这些算法可以通过迭代的...
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