网络训练

bai666ai 2023-01-13 00:38:19

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神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件

一、影响网络训练速度的因素 1.使用的处理器（GPU和CPU） 2.batchsize大小 3.模型的大小和权重参数 4.内存访问成本（训练过程中的中间结果） 5.网络的结构也会影响神经网络的速度二、加速神经网络训练的方法 1. 合理的超参数设计 BatchSize epoch和学习率策略 2. 权值共享 3. 升级相关软件包 4. 多卡训练、数据并行 5. 混合精度训练 6.减少不必要的网络连接和RELU层

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。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。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？望采纳，有问题继续讨论。

建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。用第1月到第25月的输入数据，和第1月到第25月的输出数据作为网络的训练数据，然后将你第26月的对应的输入作为网络的输入，就可以得出第26月的输出。...

如何解决神经网络训练时loss不下降的问题？当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。...

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