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

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。

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。...

这里写链接内容1.traingd:批梯度下降训练函数,沿网络性能参数的负梯度方向调整网络的权值和阈值.2.traingdm:动量批梯度下降函数,也是一种批处理的前馈神经网络训练方法,不但具有更快的收敛速度,而且引入了一个动量项,有效避免了局部最小问题在网络训练中出现.3.trainrp:有弹回的BP算法,用于消除梯度模值对网络训练带来的影响,提高训练的速度.(主要通过delt_inc和delt_de

前言本文分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，本文介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。作者：风影忍着@知乎，转载自CV技术指南，文章仅用于学术分享文章：神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因 - 知乎在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般.

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