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多神经网络模型联合训练,神经网络模型怎么训练

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多神经网络模型联合训练,神经网络模型怎么训练

重复利用神经网络时需要多次训练吗

神经网络中的训练次数是指什么?

神经网络中的训练次数是训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次;测试时,1个batch测试图像通过网络一次(一次前向传播)的次数rbsci

在机器学习和相关领域,人工神经网络(人工神经网络)的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统(尤其是脑),并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。

人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如,用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权,并通过一个函数(由网络的设计者确定的)转化,这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。

重复此过程,直到最后,一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。扩展资料神经网络分类:1、选择模式:这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法:在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而,选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性:如果该模型中,成本函数和学习算法,适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施,人工神经网络,可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。

其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在,使得在硬件快速,并行实现。参考资料来源:百度百科-神经网络。

请问如何并行化训练神经网络模型?

各个框架都有自己的方法实现并行计算。

我常用的是pytorch,可通过以下方法实现并行计算(单机多卡):new_net=nn.DataParallel(net,device_ids=[0,1])output=new_net(input)通过device_ids参数可以指定在哪些GPU上进行优化。

Hopfield 神经网络有哪几种训练方法

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以分为:(1)前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,可以用一个有向无环路图表示。

这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换,它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单,易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

(2)反馈网络网络内神经元间有反馈,可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换,可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。

Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容,它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化,对权值进行调整,改善系统的行为。

由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。

在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。

有效的学习算法,使得神经网络能够通过连接权值的调整,构造客观世界的内在表示,形成具有特色的信息处理方法,信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同,神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

在监督学习中,将训练样本的数据加到网络输入端,同时将相应的期望输出与网络输出相比较,得到误差信号,以此控制权值连接强度的调整,经多次训练后收敛到一个确定的权值。

当样本情况发生变化时,经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时,事先不给定标准样本,直接将网络置于环境之中,学习阶段与工作阶段成为一体。

此时,学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子,它是根据已建立的聚类进行权值调整。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质,主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论,来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质,探索神经网络的协同行为和集体计算功能,了解神经信息处理机制。

为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能,混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。

一般而言,“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为,或称之为确定的随机性。

“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生,而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为,只可能用统计的方法描述。

混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性,混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法,它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为,而不是外来的和偶然的行为,混沌状态是一种定态。

混沌动力学系统的定态包括:静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果,称之为奇异吸引子。

小白对于神经网络的数据集的问题

标准数据集是神经网络的训练基础。训练就相当于条件反射中的条件,是已知的条件。

来源是“经验”,是已知的映射组,当在神经网络中载入标准数据集后,神经网络随机生成一组矩阵,用矩阵处理标准集中的输入集后,用所得结果与标准输出集比较,将误差提出后根据误差,向减少误差的方向修改矩阵组,然后重复多次以后,误差减小到一定程度,标准输入集输入网络后能得到标准输出集,训练完成。

这个矩阵组就是神经网络模型。神经网络就是用电脑在标准数据集上总结经验,来对新的输入进行映射。

人工神经网络评价法

人工神经元是人工神经网络的基本处理单元,而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型,接受信息主要是通过神经元来进行的。

首先,人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大;然后,接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积;最后,将神经元与加权总和一一比较,当比阈值大时,则激活人工神经元,信号被输送至与它连接的上一层的神经元,反之则不行。

人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-PropagationModel)(简称BP模型)。

对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络,可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点,所以可具有高度非线性。

(一)神经网络评价法的步骤利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果,在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。(1)初始化所有连接弧的权值。

为了保证网络不会出现饱和及反常的情况,一般将其设置为较小的随机数。(2)在网络中输入一组训练数据,并对网络的输出值进行计算。

(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算,再从输出层逆向计算到第一隐含层,调整各条弧的权值,使其往减少该偏差的方向发展。

(4)重复以上几个步骤,对训练集中的各组训练数据反复计算,直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。(二)人工神经网络模型的建立(1)确定输入层个数。

根据评价对象的实际情况,输入层的个数就是所选择的评价指标数。(2)确定隐含层数。

通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层,输入的信号能够被隐含节点分离,然后组合成新的向量,其运算快速,可让复杂的事物简单化,减少不必要的麻烦。(3)确定隐含层节点数。

按照经验公式:灾害损毁土地复垦式中:j——隐含层的个数;n——输入层的个数;m——输出层的个数。人工神经网络模型结构如图5-2。

图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖,2004)(三)人工神经网络的计算输入被评价对象的指标信息(X1,X2,X3,…,Xn),计算实际输出值Yj。

灾害损毁土地复垦比较已知输出与计算输出,修改K层节点的权值和阈值。灾害损毁土地复垦式中:wij——K-1层结点j的连接权值和阈值;η——系数(0<η<1);Xi——结点i的输出。

输出结果:Cj=yj(1-yj)(dj-yj)(5-21)式中:yj——结点j的实际输出值;dj——结点j的期望输出值。

因为无法对隐含结点的输出进行比较,可推算出:灾害损毁土地复垦式中:Xj——结点j的实际输出值。

它是一个轮番代替的过程,每次的迭代都将W值调整,这样经过反复更替,直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。

利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价,实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。

只要选择的网络结构合适,利用人工神经网络函数的逼近性,就能无限接近上述映射关系,所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。

(四)人工神经网络方法的优缺点人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点:(1)它是利用最优训练原则进行重复计算,不停地调试神经网络结构,直至得到一个相对稳定的结果。

所以,采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素,保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。(2)得到的评价结果误差相对较小,通过反复迭代减少系统误差,可满足任何精度要求。

(3)动态性好,通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移,能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。

(4)它以非线性函数为基础,与复杂的非线性动态经济系统更贴近,能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力,比传统评价方法更适用。

但是人工神经网络也存在一定的不足:(1)人工神经网络算法是采取最优化算法,通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整,直到达到全局最优化。

但误差曲面相当复杂,在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。

(2)误差通过输出层逆向传播,隐含层越多,逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确,评价效率在一定程度上也受到影响,收敛速度不及时的情况就容易出现,从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。

如何训练神经网络

1、先别着急写代码训练神经网络前,别管代码,先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间,了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本,还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本,因此您将能够查看网络(错误)预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致,那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律,可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值,而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架处理完数据集,接下来就能开始训练模型了吗?并不能!下一步是建立一个完整的训练+评估框架。在这个阶段,我们选择一个简单又不至于搞砸的模型,比如线性分类器、CNN,可视化损失。

获得准确度等衡量模型的标准,用模型进行预测。这个阶段的技巧有:·固定随机种子使用固定的随机种子,来保证运行代码两次都获得相同的结果,消除差异因素。·简单化在此阶段不要有任何幻想,不要扩增数据。

扩增数据后面会用到,但是在这里不要使用,现在引入只会导致错误。

·在评估中添加有效数字在绘制测试集损失时,对整个测试集进行评估,不要只绘制批次测试损失图像,然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。·在初始阶段验证损失函数验证函数是否从正确的损失值开始。

例如,如果正确初始化最后一层,则应在softmax初始化时测量-log(1/n_classes)。·初始化正确初始化最后一层的权重。如果回归一些平均值为50的值,则将最终偏差初始化为50。

如果有一个比例为1:10的不平衡数据集,请设置对数的偏差,使网络预测概率在初始化时为0.1。正确设置这些可以加速模型的收敛。·人类基线监控除人为可解释和可检查的损失之外的指标。

尽可能评估人的准确性并与之进行比较。或者对测试数据进行两次注释,并且对于每个示例,将一个注释视为预测,将第二个注释视为事实。

·设置一个独立于输入的基线最简单的方法是将所有输入设置为零,看看模型是否学会从输入中提取任何信息。·过拟合一个batch增加了模型的容量并验证我们可以达到的最低损失。

·验证减少训练损失尝试稍微增加数据容量。

关于matlab神经网络的训练问题 15

 

多神经网络模型联合训练,神经网络模型怎么训练

重复利用神经网络时需要多次训练吗

神经网络中的训练次数是指什么?

神经网络中的训练次数是训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次;测试时,1个batch测试图像通过网络一次(一次前向传播)的次数rbsci

在机器学习和相关领域,人工神经网络(人工神经网络)的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统(尤其是脑),并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。

人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”,它可以从输入的计算值,并且能够机器学习以及模式识别由于它们的自适应性质的系统。

例如,用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权,并通过一个函数(由网络的设计者确定的)转化,这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。

重复此过程,直到最后,一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。扩展资料神经网络分类:1、选择模式:这将取决于数据的表示和应用。过于复杂的模型往往会导致问题的学习。

2、学习算法:在学习算法之间有无数的权衡。几乎所有的算法为了一个特定的数据集训练将会很好地与正确的超参数合作。然而,选择和调整的算法上看不见的数据训练需要显著量的实验。

3、稳健性:如果该模型中,成本函数和学习算法,适当地选择所得到的神经网络可以是非常健壮的。有了正确的实施,人工神经网络,可以自然地应用于在线学习和大型数据集的应用程序。

其简单的实现和表现在结构上主要依赖本地的存在,使得在硬件快速,并行实现。参考资料来源:百度百科-神经网络。

请问如何并行化训练神经网络模型?

各个框架都有自己的方法实现并行计算。

我常用的是pytorch,可通过以下方法实现并行计算(单机多卡):new_net=nn.DataParallel(net,device_ids=[0,1])output=new_net(input)通过device_ids参数可以指定在哪些GPU上进行优化。

Hopfield 神经网络有哪几种训练方法

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

根据连接的拓扑结构,神经网络模型可以分为:(1)前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入,并输出到下一级,网络中没有反馈,可以用一个有向无环路图表示。

这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换,它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单,易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。

(2)反馈网络网络内神经元间有反馈,可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换,可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。

Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容,它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化,对权值进行调整,改善系统的行为。

由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位,突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。

在此基础上,人们提出了各种学习规则和算法,以适应不同网络模型的需要。

有效的学习算法,使得神经网络能够通过连接权值的调整,构造客观世界的内在表示,形成具有特色的信息处理方法,信息存储和处理体现在网络的连接中。

根据学习环境不同,神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。

在监督学习中,将训练样本的数据加到网络输入端,同时将相应的期望输出与网络输出相比较,得到误差信号,以此控制权值连接强度的调整,经多次训练后收敛到一个确定的权值。

当样本情况发生变化时,经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时,事先不给定标准样本,直接将网络置于环境之中,学习阶段与工作阶段成为一体。

此时,学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子,它是根据已建立的聚类进行权值调整。

自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。

研究神经网络的非线性动力学性质,主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论,来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质,探索神经网络的协同行为和集体计算功能,了解神经信息处理机制。

为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能,混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。

一般而言,“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为,或称之为确定的随机性。

“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生,而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为,只可能用统计的方法描述。

混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性,混沌反映其内在的随机性。

混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法,它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为,而不是外来的和偶然的行为,混沌状态是一种定态。

混沌动力学系统的定态包括:静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果,称之为奇异吸引子。

小白对于神经网络的数据集的问题

标准数据集是神经网络的训练基础。训练就相当于条件反射中的条件,是已知的条件。

来源是“经验”,是已知的映射组,当在神经网络中载入标准数据集后,神经网络随机生成一组矩阵,用矩阵处理标准集中的输入集后,用所得结果与标准输出集比较,将误差提出后根据误差,向减少误差的方向修改矩阵组,然后重复多次以后,误差减小到一定程度,标准输入集输入网络后能得到标准输出集,训练完成。

这个矩阵组就是神经网络模型。神经网络就是用电脑在标准数据集上总结经验,来对新的输入进行映射。

人工神经网络评价法

人工神经元是人工神经网络的基本处理单元,而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型,接受信息主要是通过神经元来进行的。

首先,人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大;然后,接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积;最后,将神经元与加权总和一一比较,当比阈值大时,则激活人工神经元,信号被输送至与它连接的上一层的神经元,反之则不行。

人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-PropagationModel)(简称BP模型)。

对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络,可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点,所以可具有高度非线性。

(一)神经网络评价法的步骤利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果,在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。(1)初始化所有连接弧的权值。

为了保证网络不会出现饱和及反常的情况,一般将其设置为较小的随机数。(2)在网络中输入一组训练数据,并对网络的输出值进行计算。

(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算,再从输出层逆向计算到第一隐含层,调整各条弧的权值,使其往减少该偏差的方向发展。

(4)重复以上几个步骤,对训练集中的各组训练数据反复计算,直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。(二)人工神经网络模型的建立(1)确定输入层个数。

根据评价对象的实际情况,输入层的个数就是所选择的评价指标数。(2)确定隐含层数。

通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层,输入的信号能够被隐含节点分离,然后组合成新的向量,其运算快速,可让复杂的事物简单化,减少不必要的麻烦。(3)确定隐含层节点数。

按照经验公式:灾害损毁土地复垦式中:j——隐含层的个数;n——输入层的个数;m——输出层的个数。人工神经网络模型结构如图5-2。

图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖,2004)(三)人工神经网络的计算输入被评价对象的指标信息(X1,X2,X3,…,Xn),计算实际输出值Yj。

灾害损毁土地复垦比较已知输出与计算输出,修改K层节点的权值和阈值。灾害损毁土地复垦式中:wij——K-1层结点j的连接权值和阈值;η——系数(0<η<1);Xi——结点i的输出。

输出结果:Cj=yj(1-yj)(dj-yj)(5-21)式中:yj——结点j的实际输出值;dj——结点j的期望输出值。

因为无法对隐含结点的输出进行比较,可推算出:灾害损毁土地复垦式中:Xj——结点j的实际输出值。

它是一个轮番代替的过程,每次的迭代都将W值调整,这样经过反复更替,直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。

利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价,实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。

只要选择的网络结构合适,利用人工神经网络函数的逼近性,就能无限接近上述映射关系,所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。

(四)人工神经网络方法的优缺点人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点:(1)它是利用最优训练原则进行重复计算,不停地调试神经网络结构,直至得到一个相对稳定的结果。

所以,采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素,保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。(2)得到的评价结果误差相对较小,通过反复迭代减少系统误差,可满足任何精度要求。

(3)动态性好,通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移,能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。

(4)它以非线性函数为基础,与复杂的非线性动态经济系统更贴近,能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力,比传统评价方法更适用。

但是人工神经网络也存在一定的不足:(1)人工神经网络算法是采取最优化算法,通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整,直到达到全局最优化。

但误差曲面相当复杂,在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。

(2)误差通过输出层逆向传播,隐含层越多,逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确,评价效率在一定程度上也受到影响,收敛速度不及时的情况就容易出现,从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。

如何训练神经网络

1、先别着急写代码训练神经网络前,别管代码,先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间,了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本,还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本,因此您将能够查看网络(错误)预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致,那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律,可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值,而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架处理完数据集,接下来就能开始训练模型了吗?并不能!下一步是建立一个完整的训练+评估框架。在这个阶段,我们选择一个简单又不至于搞砸的模型,比如线性分类器、CNN,可视化损失。

获得准确度等衡量模型的标准,用模型进行预测。这个阶段的技巧有:·固定随机种子使用固定的随机种子,来保证运行代码两次都获得相同的结果,消除差异因素。·简单化在此阶段不要有任何幻想,不要扩增数据。

扩增数据后面会用到,但是在这里不要使用,现在引入只会导致错误。

·在评估中添加有效数字在绘制测试集损失时,对整个测试集进行评估,不要只绘制批次测试损失图像,然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。·在初始阶段验证损失函数验证函数是否从正确的损失值开始。

例如,如果正确初始化最后一层,则应在softmax初始化时测量-log(1/n_classes)。·初始化正确初始化最后一层的权重。如果回归一些平均值为50的值,则将最终偏差初始化为50。

如果有一个比例为1:10的不平衡数据集,请设置对数的偏差,使网络预测概率在初始化时为0.1。正确设置这些可以加速模型的收敛。·人类基线监控除人为可解释和可检查的损失之外的指标。

尽可能评估人的准确性并与之进行比较。或者对测试数据进行两次注释,并且对于每个示例,将一个注释视为预测,将第二个注释视为事实。

·设置一个独立于输入的基线最简单的方法是将所有输入设置为零,看看模型是否学会从输入中提取任何信息。·过拟合一个batch增加了模型的容量并验证我们可以达到的最低损失。

·验证减少训练损失尝试稍微增加数据容量。

关于matlab神经网络的训练问题 15

 

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