神经网络的调参效果不理想时->(解决思路)

本文深入探讨了神经网络训练过程中的关键参数选择,包括损失函数、batch size、激活函数、学习率及优化算法的合理配置,同时提供了防止过拟合的有效策略。

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非过拟合情况

  1. 是否找到合适的损失函数?(不同问题适合不同的损失函数)(理解不同损失函数的适用场景)
    (解决思路)选择合适的损失函数(choosing proper loss )
    神经网络的损失函数是非凸的,有多个局部最低点,目标是找到一个可用的最低点。非凸函数是凹凸不平的,但是不同的损失函数凹凸起伏的程度不同,例如下述的平方损失和交叉熵损失,后者起伏更大,且后者更容易找到一个可用的最低点,从而达到优化的目的。
    -. Square Error(平方损失)
    -. Cross Entropy(交叉熵损失)
  2. batch size是否合适?batch size太大 -> loss很快平稳,batch size太小 -> loss会震荡(理解mini-batch)
    (解决思路)采用合适的Mini-batch进行学习,使用Mini-batch的方法进行学习,一方面可以减少计算量,一方面有助于跳出局部最优点。因此要使用Mini-batch。更进一步,batch的选择非常重要,batch取太大会陷入局部最小值,batch取太小会抖动厉害
  3. 是否选择了合适的激活函数?(各个激活函数的来源和差异)
    (解决思路)使用激活函数把卷积层输出结果做非线性映射,但是要选择合适的激活函数。
    -. Sigmoid函数是一个平滑函数,且具有连续性和可微性,它的最大优点就是非线性。但该函数的两端很缓,会带来猪队友的问题,易发生学不动的情况,产生梯度弥散。
    -. ReLU函数是如今设计神经网络时使用最广泛的激活函数,该函数为非线性映射,且简单,可缓解梯度弥散。
  4. 学习率,学习率小收敛慢,学习率大loss震荡(怎么选取合适的学习率)
    (解决思路)学习率过大,会抖动厉害,导致没有优化提 , 学习率太小,下降太慢,训练会很慢
  5. 是否选择了合适的优化算法?(比如Adam)(理解不同优化算法的适用场景)
    (解决思路)在梯度的基础上使用动量,有助于冲出局部最低点。


如果以上五部分都选对了,效果还不好,那就是产生过拟合了,可使如下方法来防止过拟合,分别是:



过拟合情况

  1. Early Stopping(早停法)
    (详细解释)早停法将数据分成训练集和验证集,训练集用来计算梯度、更新权重和阈值,验证集用来估计误差,若训练集误差降低但验证集误差升高,则停止训练,同时返回具有最小验证集误差的连接权和阈值。
  2. Regularization(正则化)
    (详细解释) 权重衰减(Weight Decay)。到训练的后期,通过衰减因子使权重的梯度下降地越来越缓。
    *. Batch Normalization
    *. Dropout
    *. L1 , L2
  3. 调整网络结构
  4. 增大训练数据量
    *. 获取更多的数据
    *. 数据扩充(图片: 镜像 , 翻转 , 随机裁剪等.)
print_r('点个赞吧')var_dump('点个赞吧')NSLog(@"点个赞吧!")
System.out.println("点个赞吧!");
console.log("点个赞吧!");
print("点个赞吧!");
printf("点个赞吧!\n");
cout << "点个赞吧!" << endl;
Console.WriteLine("点个赞吧!");
fmt.Println("点个赞吧!")
Response.Write("点个赞吧");
alert(’点个赞吧’)
### 使用Simulink和BP神经网络实现同步电机矢量控制 #### 方法概述 永磁同步电机(PMSM)的矢量控制可以通过传统PID控制器来实现,但在某些复杂工况下,传统的控制方法可能无法满足高性能需求。因此,引入BP神经网络作为替代方案成为一种有效的选择。BP神经网络具有强大的非线性映射能力,能够适应复杂的动态环境并提高系统的鲁棒性和稳定性。 在Simulink中实现基于BP神经网络的PMSM矢量控制,主要涉及以下几个方面: 1. **模型构建** 在Simulink环境中搭建完整的PMSM系统模型,包括电机本体、逆变器模块、传感器接口等核心组件[^3]。这些模块通过信号流连接形成闭环控制系统。 2. **BP神经网络的设计与集成** BP神经网络被用来取代传统的PI控制器,负责调节速度环或电流环中的误差信号。具体来说,需要完成以下工作: - 定义输入层节点数(通常为误差及其变化率),隐藏层数目及每层神经元数量,以及输出层节点数。 - 设置激活函数形式,例如Sigmoid函数或其他适合的形式。 - 利用训练数据集对网络权值进行初始化和迭代更新直至收敛。 3. **参数配置与仿真验证** 输入实际电机物理特性参数至Simulink模型中,并设置合理的初始状态变量。随后执行仿真实验以评估所提方案的效果。如果发现存在足之处,则需返回重新调整相关超参或者修改架构设计直到达到预期目标为止[^5]。 以下是简化版代码片段展示如何定义一个简单的三层前馈型人工神经网路结构用于实验测试目的: ```matlab % 创建一个新的序列回归问题解决者对象实例化操作. net = feedforwardnet([10]); % 中间隐含层含有十个单元. % 设定训练算法采用Levenberg-Marquardt法加快求解进程. net.trainFcn = 'trainlm'; % 加载样本数据集合供后续学习过程调用. [x,t] = simplefit_dataset; % 开始正式进入训练阶段, 并记录耗长指标信息. [net,tr] = train(net,x,t); view(net); % 展示最终形成的拓扑关系图便于直观理解逻辑组成情况. y = net(x); % 计算预测输出向量并与真值对比分析偏差程度大小. perf = perform(net,y,t); disp(['Performance Metric Value: ', num2str(perf)]); ``` 以上仅提供了一个基础框架思路供大家参考借鉴,在具体应用场景当中还需要考虑更多细节因素才能获得理想成果表现水平。 ---
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