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RSS订阅原创 神经网络不收敛的常见问题
即使你拥有比参数多得 多的数据量、或过拟合可以被允许的情况下、甚至对没有出现过拟合 的网络，你仍然需要添加dropout或其他形式的噪声。在你的代码中，在数据预 处理、训练代码等都有可能出现错误，而损失函数的下降并不意味着 网络学习到了有用的东西。但由于多层神经网络的叠加，其他层的负值权重会对 梯度很大的正值变为梯度为0的负值。如果你的输出值只在特定的范围有意义，例如0-1。使用太大的训练样本可能会对网络在训练过程中的准确性造成负面影 响，这是由于大样本会破坏梯度下降的随机性。当你 的神经网络正常后，
2023-11-13 21:35:16
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原创 出现Kernel restarting错误的解决方法
原理：ReLU激活函数的梯度在正值为1，负值为0。当输入小于0时，输入的微弱变化并不会对输出造成影响，短期看，由于正值的大梯度这并不会成为问题。但由于多层神经网络的叠加，其他层的负值权重会对 梯度很大的正值变为梯度为0的负值。因此，一些隐藏单元会对最后 的函数造成坏的梯度，从而导致权重无法更新，影响整个神经网络。如果发现多个训练周期以后损失函数都没有收敛，那么可能是由于 ReLU激活函数造成的。使用ReLU激活函数的网络通常会受到“坏死神经”的影响。3.可能是pil包的问题，可电脑上的某个配置不兼容。
2023-11-13 21:17:35
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空空如也
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