神经网络每个样本都输出相同的数值

最新推荐文章于 2023-11-03 22:16:05 发布
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文章标签： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_18483627/article/details/88745557
博客给出神经网络优化建议，包括将损失函数改为binary_crossentropy，最后激活层保留sigmoid、其他用relu，为‘适合’调用添加验证并增加详细程度，添加网络深度直至拟合，添加正则化直至不拟合，然后重复添加深度和正则化步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

建议：

  1. 将损失函数更改为binary_crossentropy
  2. 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。
  3. 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
  4. 添加深度到网络，直到你适合
  5. 将正则化添加到您的网络，直到您不适合
  6. 重复4 + 5
卷积神经网络对于所有样本输出一致
weixin_39901859的博客
06-23 1838
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。 ...
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
最新发布
Sn_Mn的博客
07-01 2034
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。
为什么神经网络多个不同输入的输出结果相同
lu_fun的博客
07-18 1万+
https://zhidao.baidu.com/question/1882929579529248508.html
神经网络预测结果都一样,神经网络怎么预测数据
super67269的博客
08-11 989
6月数据预测7月P_test=[P_test/50];out=sim(net,p_test)训练结束后用验证样本检验网络的预测效果，....是验证数据的输入，模型会自动给出预测输出值，将预测值与真实值对比看看模型是否可信...。你输入输出有12年的数据，但是你把这12年数据，其中多少年的数据拿来做网络训练用，多少年的拿来测试用呢？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)。...
神经网络如何进行预测,神经网络预测值都一样
Supermen333的博客
09-07 1356
首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系。。1，确定隐层数，画出简要模型图。2，确定采用什么样的神经网络来建立模型3.通过测试数据来训练模型。。4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对，或者算出误差。从而修改隐层中的权值和阀值。反复重复3-4.。最后得到一个最优的模型。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。%画出预测输出结果和期望输出结果图figure;plot(output_fore,':og');holdon;plot(output2_lianghua','-*');legend('预测输出','期
神经网络，输出数据中含有nan，输出数据都相同，两种情况的处理日志。
qq_42390121的博客
06-05 1629
1、使用深度学习训练网络时出现了大量的nan数据，各种调试无果后，最后将learning rate 从0.1缩小了十倍变为0.01，重新训练，之后输出正常。2、之后又出现了不管input是什么，输出output都相同的问题，猜测是因为正则化权重过大，导致层内参数weight过小，再经过relu层后全变成零。尝试降低正则化权重，将weight_decay=0.09变为·weight_decay=0.009...
bp神经网络适合小样本吗,BP神经网络参考文献
shirley67269的博客
09-16 3123
为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。批处理样本数量，标准的BP是单样本学习的方法，例如图片识别，第一个图是猫，然后输入图像，网络学习一次（变量更新一次），学习到图片的特征，然后再输入第二个图片狗，在前面的基础上再学习。
数值型特征样本数据集，利用神经网络进行二分类_classification.zip
10-01
在一个典型的神经网络中，输入数据会通过层层的神经元进行处理，每一层都会对数据进行变换和传递，最终在网络的输出层产生结果。这些层次结构使得神经网络能够学习到数据的层次化特征表示。 在实际应用中，数据集的...
matlab自主编写三层bp神经网络，训练mnist数据集，画损失曲线，输出精确度，输入层784，隐含层30，输出10
04-24
MNIST是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。 首先，我们需要了解BP神经网络的基本结构。BP神经网络是一种多层前馈...
BP神经网络车牌识别！
03-02
总的来说，这个项目涵盖了神经网络理论、MATLAB编程、图像处理和机器学习实践等多个方面，是一个很好的学习和研究案例。通过理解和实践这个项目，你可以深入理解BP神经网络的工作机制，并掌握其在实际问题中的应用。
神经网络预测结果都一样,神经网络预测结果分析
xilao138的博客
10-19 2999
如果你用9——11年的数据不经过预测12——19年的数据就想得到第20年的数据的做法是不合理的，神经网络的预测讲求时间序列的连续性，你可以在编写maltab程序的时候才用递归的方法调用神经网络工具箱，加上对预测数据进行一定的格式操作就可以了，这样你想读到第几年的数据都行。输入节点数是3，说明输入向量的行数m=3，你给的样本只有1行，是不是不全？bp神经网络是有一定缺陷的，比如容易陷入局部极小值，还有训练的结果依赖初始随机权值，这就好比你下一个山坡，如果最开始的方向走错了，那么你可能永远也到不了正确的山脚。
神经网络预测值几乎一样,神经网络为什么能预测
aifamao2的博客
08-05 2641
和fori=1:27p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));关于神经网络（matlab）归一化的整理由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（byjames）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。(3)具有很强的容错性；.
深度学习模型训练完之后预测的数据差不多(模型预测输出数据一样)(训练结果一样)
小姑仔的博客
12-14 1万+
模型训练之后预测的数据内容差不多，第一种可能性是你模型有问题，这种先不谈 第二种可能性是某一种数据的分布过多造成数据分布不均匀，比如你的数据集之中特别多的类别0，1，2，3，此时如果数据集中某一类别数量特别多，比如类别0特别多，这种分布不均匀的现象就有可能导致最后预测出来的结果都差不多。 ...
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
Pytorch搭建CNN回归--预测值相同问题
Ai_yunyun的博客
11-03 1650
推文中用下列例子详细说明梯度爆炸存在的原因，并指出：“有些网络损失一下下降特别多，随后就保持不变，并且输出值也相同” 问题存在的原因是模型使用了 Relu 函数作为隐藏层的激活函数，因为 Relu 函数将负值全变为0的特性，如果在第一个epoch 中，通过 Input 层后到达隐藏层，然后隐藏层未激活的输出全是负数，经过 Relu 后全变为 0，那么此后的输出也都是 0，参数永远无法得到更新。推文中提到：Learnig rate 过大可能导致训练出来的模型输出的结果都是相同的值。2、梯度爆炸、梯度消失。
深入机器学习2：浅析为什么SVR预测值都相同
weixin_46676835的博客
02-15 3251
浅析为什么SVR预测值都相同； SVR输出值相同原因探索
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