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我试图将神经网络中不良学习率的正确定义定义如下：
在神经网络中，不良学习率是指当你把学习率分配得太低或太高时，如果学习率太低，网络需要花费太多的时间来训练，而学习率太高时，网络的变化太快，可能会导致输出
浏览 1提问于2018-05-06得票数 0
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大约19:20在视频中：https://www.youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w他们所说的随机标签是什么意思？或者他们只是被分配了一些随机的标签，然后在整个训练过程中被固定？
那么，对于带有softmax层的分类网络来说，如何才能对正确标记的数据做得更好呢？它们只是标签，对网络来说似乎毫无意义。
浏览 0提问于2021-06-24得票数 0
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神经网络经过最初的训练后，最佳的适应方式是什么？除了使用完整的数据集对其进行再培训之外，还有其他方法吗?因为这需要很长时间。
对不起，我的基本问题，但我找不到很多有关这方面的信息。
浏览 4提问于2015-11-23得票数 2
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我试图使用这个中提出的体系结构在fer2013数据集上训练情感识别模型在那之后，两组的准确率都只保持在0.1-0.2左右，再也不会提高了。有没有人知道这种现象？
浏览 1提问于2017-12-04得票数 0
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我在用Sebastian Raschka的书学习机器。我把$\eta$设置为什么？$$\Delta w_3 = \eta(1-(-1))0.2= 0.4\eta$使用更新的权重到第
浏览 0提问于2018-08-31得票数 1
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我有一个用于图像分类的DenseNet121。就目前而言，培训安排相当简单：然后将最佳模型应用于测试数据。计算精度，绘制R
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
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在反向传播训练中，在误差表面梯度下降的过程中，隐含大量神经元的网络可能陷入局部最小。我已经读到，在所有情况下将权重重新初始化为随机数最终都可以避免这个问题。这意味着总是有一组“正确的”初始权值。也许是一个我可以搜索的算法的名字？注意:我知道已经有人尝试使用GAs来达到这个目的，但这需要在每次迭代中重新训练网络，当网络变得足够大时，这是非常耗时的。
浏览 4提问于2013-07-02得票数 1
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我使用gridsearchcv来确定my分类器中的哪些超参数可以使我的神经网络的准确性更高。我发现层和节点的数量会造成差异，但我正在尝试找出哪些其他配置可以在准确性方面有所不同(实际上是F1分数)。但是根据我的经验，像“激活”，"learning_rate"，“求解器”这样的参数看起来并没有真正改变任何事情。我需要做一个研究，看看其他哪些超参数可以通过神经网络来影响预测的准确性。有没有人对哪些参数
浏览 28提问于2019-05-12得票数 0
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从理论上和人们正在做的事情(例如纸)来说，降低学习率应该帮助优化者“深入到山谷中”，从而减少损失，增加度量。然而，我所观察到的是，在学习速率为1的1000个时代之后，模型的丢失停滞了，然后多次降
浏览 0提问于2021-11-05得票数 0
对于一个学校项目，我需要评估一个不同学习率的神经网络。我选择了sklearn来实现神经网络(使用MLPRegressor类)。由于训练数据非常小(20个实例、2个输入和1个输出)，所以我决定使用lbfgs求解器，因为像sgd和adam这样的随机求解器对这种大小的数据没有意义。
learning_r
浏览 4提问于2020-03-28得票数 1
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当涉及到神经网络时，我是一个初学者。我理解基础知识，但我对以下内容不太确定--让我们考虑一下手写识别网络。我知道你可以训练一个网络来识别一个模式，也就是说，适当地设置了权重。但是，如果网络将被训练为识别"A"，那么它如何识别"B“，这肯定需要不同的权重设置？或者网络只搜索它当前训练的一个字母？我希望我已经说得很清楚了--我基本上是试图理解，如果在对所有人进行训练时，权重是混合的，那么一个经过训练的网络如何识别不同的字符。
浏览 0提问于2014-05-30得票数 1
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我是新来的。当我突然读到关于反向传播的书时，我有疑问。我们是否应该以较低的学习率开始，并在学习过程中慢慢地提高它？或
我们应该从高学习率开始，在学习过程中慢慢降低吗？哪一个是对的？
浏览 2提问于2020-07-02得票数 1
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我在我的训练目录中有model.cpkt和graph.pbtxt。但是在我的训练目录中，我发现我的事件文件是空的。似乎没有数据写入到我的事件中。有人能帮帮我吗！
浏览 3提问于2018-11-28得票数 0
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在我的神经网络模型中，数字分类成本从7下降到1.7，然后又开始增加，可能的原因是什么？对于5000次迭代，我使用学习率为0.1%，对于下一个5000次迭代，学习率为0.03%，对于下一个5000次迭代，学习率为0.001。我在训练数据上的准确率只有78%。我该怎么办？
浏览 4提问于2019-12-29得票数 1
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你认为深度学习的未来会是什么？很多人谈论深度学习，我看到它提供了各种各样的可能性。例如，这个问题给出了一个很好的解释。
深度学习的未来是什么？它是否会成为机器学习的主要分支，还是机器学习的其他分支也会保持相关性？那么不同的研究领域呢？它是否更适合某些应用程序(如自然语言处理)，而不太适合其他类型的应用程序？我很想听听你对此的看法，无论是从实践角度
浏览 0提问于2016-10-17得票数 1
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我是神经网络领域的新手，最近我了解到非常慢的学习速度会对准确性产生负面影响。我知道非常低的学习率会使其效率低下，但是低学习率对准确性有何影响呢？
浏览 48提问于2020-12-21得票数 0
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LSTM训练模式
、、、、
我是NNs的新手，我正在用LSTM做我自己的"Hello World“，而不是复制一些东西。我选择了一个简单的逻辑，如下：_X0=[1,5,9] _Y0=[1] _X1=[0,5,9] _Y1=[0] ... 200 more records like this.这个简单的(？)可以训练逻辑以达到100%的准确率。我运行了许多测试，我
浏览 7提问于2017-04-17得票数 4
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print("training loss {}, validation_loss{}".format(train_loss,valid_loss))突然亏损是什么原因造成如此巨大的增长？
浏览 3提问于2021-09-28得票数 2
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我想打印出我的神经网络的每个训练步骤的学习率。
我知道Adam有一个自适应的学习率，但是有没有一种方法可以让我看到这一点(在tensorboard中可视化)
浏览 102提问于2016-05-03得票数 35
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