从零开始训练网络的准确性极差

是指在机器学习领域中，当我们使用一个全新的、未经训练的神经网络模型进行训练时，其初始准确性通常非常低。这是因为神经网络模型在初始状态下，权重和偏置参数是随机初始化的，无法准确地对输入数据进行分类或预测。

为了提高从零开始训练网络的准确性，可以采取以下方法：

1. 数据预处理：对输入数据进行标准化、归一化或正则化等处理，以提高数据的可训练性和模型的收敛速度。
2. 更好的初始化策略：使用更合适的权重和偏置初始化方法，如Xavier初始化、He初始化等，可以帮助网络更快地学习到有效的特征。
3. 优化算法的选择：选择更适合当前任务的优化算法，如随机梯度下降（SGD）、动量优化（Momentum）、自适应学习率优化算法（如Adam、Adagrad等），以加快模型的收敛速度。
4. 增加网络的深度和宽度：通过增加网络的层数或每层的神经元数量，可以增加网络的表达能力，提高模型的准确性。
5. 数据增强：通过对训练数据进行旋转、平移、缩放、翻转等操作，生成更多的训练样本，可以增加模型的泛化能力和准确性。
6. 超参数调优：调整模型的超参数，如学习率、正则化参数、批量大小等，通过交叉验证等方法找到最优的超参数组合，提高模型的准确性。
7. 迁移学习：如果存在与当前任务相似的预训练模型，可以将其作为初始模型，通过微调或特征提取的方式，加速模型的训练和提高准确性。
8. 集成学习：通过将多个模型的预测结果进行集成，如投票、平均等方式，可以提高模型的准确性和鲁棒性。

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