尝试打印正确数量的'*‘而不是数字值

要实现打印正确数量的'*'而不是数字值，可以使用循环结构和条件判断来控制打印的次数。以下是一个示例的Python代码：

def print_stars(num):
    for i in range(num):
        print('*')

print_stars(5)

这段代码中，print_stars函数接受一个参数num，表示需要打印的''的数量。通过使用for循环，循环num次，每次打印一个''。调用print_stars(5)会打印出5个'*'。

这种方法可以灵活地控制打印的数量，适用于各种场景，例如打印星星图案、制作菱形图案等。

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神经网络训练失败的原因总结

标签的设置是否正确。二、模型方面 ---- 1. 网络设定不合理。如果做很复杂的分类任务，却只用了很浅的网络，可能会导致训练难以收敛。应当选择合适的网络，或者尝试加深当前网络。...从小网络开始训练意味着更快，并且可以设置不同参数观察对网络的影响而不是简单的堆叠更多层。 2. Learning rate不合适。如果太大，会造成不收敛，如果太小，会造成收敛速度非常慢。...太少的神经元数量没有能力来表达任务，而太多的神经元数量会导致训练缓慢，并且网络很难清除一些噪声。隐层神经元数量可以从256 到1024中间开始设置，然后可以看看研究人员使用的数字，可以用作参考。...如果他们使用的数字与这个大不相同，那么可以想象一下这其中的原理。在决定使用隐层的单元数量之前，最为关键的是考虑你需要通过这个网络表达信息的实际值的最少数量，然后再慢慢增加这个数字。...并且在很多情况下，增大所需要隐藏单元的数量仅仅是减慢了训练速度。 4. 错误初始化网络参数。如果没有正确初始化网络权重，那么网络将不能训练。

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【少走弯路系列】总结神经网络训练不收敛或训练失败的原因

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