Tensorflow 神经网络优化指数衰减学习率学习率 learning_rate：表示了每次参数更新的幅度大小。学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢。在训练过程中，参数的更新向着损失函数梯度下降的方向。参数的更新公式为：Wn+1 = Wn - learning_rate▽（loss）假设损失函数为 loss = (w + 1)^2。梯度是
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2023-11-13 07:09:23
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(A，B)---m*n*k---(1,0)(0,1)移位距离和假设用神经网络分类A和B，把参与分类的A和B中的数字看作是组成A和B的粒子，分类的过程就是让A和B中的粒子互相交换位置，寻找最短移位路径的过程。而熵H与最短移位距离和成正比，迭代次数n和熵H成反比。对二值化图片移位规则汇总每个粒子移位一次，位置重合不移位，0不动，单次移位距离恒为1.按照移位距离和假设，二值化图片的移位元素单次移动的距离
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2024-01-13 13:30:45
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BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。换
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2023-07-05 21:18:58
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每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。在《神经网络的迭代次数是一个线性的变量吗？》中得到表达式一个二分类网络分类两个对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率
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2023-09-18 10:10:31
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每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。一个二分类网络分类两个对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率和矩阵NJNJ表明图片集B中第i张图片相对A的迭代次数总
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2023-12-23 21:31:58
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每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。在《神经网络的迭代次数是一个线性的变量吗？》中得到表达式一个二分类网络分类两个对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni,最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJ和迭代次数矩阵NJ总的迭代次数nt等于矩
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2023-12-31 14:43:15
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1、matlab中如何获取神经网络训练之后的迭代次数多种方法途径可以获取，如训练后，运行以下语句：nntraintool--------------出现窗口中的Progress-epoch显示迭代次数2、神经网络中学习率、批处理样本数量、迭代次数有什么意义和影响？学习率是指每次训练过程中（迭代）变量改变（更新）的比率，例如x(t+1) = x(t) - a * delta 其中a可以看出学习率，一
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2023-11-27 10:46:17
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在上一篇文《神经网络的迭代次数有可能被计算出来吗？》中模拟了可以将两个输入分类的神经网络，并得到了一个经验公式现在做一个对三个输入实现分类的网络这个网络由三部分构成，第一部分让一个输入是sigmoid（0.1）隐藏层是11个节点输出层是11个节点的网络，向一个输入是sigmoid（7）隐藏层是7个节点，输出层是7个节点的网络收敛，让两个网络同时向对方学习。表示成S（0.1）*11*11-7*7*s
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2023-12-17 17:04:54
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2.3.1 for循环迭代语句for循环语句的目的是迭代遍历代码，主要由初始化部分、表达式部分和迭代部分组成。只要变量在for语句之前声明，初始化部分就不需要声明这个变量。所以，int x=0;和x=0;在初始化部分都是可接受的。但是，要知道，一旦for循环终止，在for循环初始化部分声明的变量的作用域也会结束。for循环语句中的表达式的计算值必须是一个boolean类型的值。迭代部分
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2023-11-02 14:22:24
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神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。一个二分类网络分类两组对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率和矩阵NJNJ表明图片集B中第i张图片相对A的迭代次数总的迭
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2023-11-06 14:17:27
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在数据很庞大的时候（在机器学习中，几乎任何时候都是），我们需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。EPOCHS当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch。然而，
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2023-09-18 12:14:33
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一、关于使用梯度下降求解损失函数极小值的原理： 简单来说首先我们的损失函数一定是基于参数单调递减的或者是可以收敛的。 第一步，先初始化参数取值， 第二步，把参数代入到损失函数，损失函数值没有小于给定的极小值，则迭代继续，否则该参数就是得到的最优解 第三步，此时的参数值再减去损失函数对参数的偏导的数值(损失函数对参数求偏导，把此时的参数值代入公式)，就是迭代得到的参数值 第四步，回到第二步继续迭代
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2023-11-02 00:22:52
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制作一个二分类的神经网络来分类mnist的1和2到1和9，网络结构是(mnist 0 ,mnist x)81-30-2-(1,0) || (0,1)将28*28的图片压缩到9*9，三层网络的节点数量分别是81*30*2，让1向（1，0）收敛让x向（0，1）收敛，让x分别等于2-9.网络的迭代停止的标准是:|输出函数-目标函数|<δ让δ=1e-6，重复收敛999次，统计平均值和分布，然后用得到
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2023-12-26 12:47:35
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传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络？BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想。涉及多个非线性处理单元层的深度结构的非凸目标代价函数中普遍存在的局部最小是训练困难的主要来源。BP算法存在的问题：1、梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小；2、收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始化会导致这种情况的发生）；3
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2023-12-30 16:36:38
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神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。在《神经网络的迭代次数是一个线性的变量吗？》中得到表达式 一个二分类网络分类两个对象A和B，B中有K张图片，B的第K张图片被取样的概率为p,B中第K张图片相对A的迭代次数为n最终的迭代次数等于pn的累加和。 本文验算这个表达式是否正确实验过程制作一个带一个3*3卷积核的神经网络，测
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2023-12-12 15:09:47
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每个神经网络对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n，因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。一个二分类网络,分类两个对象A和B，B中有K张图片，B的第i张图片被取样的概率为pi,B中第i张图片相对A的迭代次数为ni最终的迭代次数nt等于pi*ni的累加和。由此可以构造两个矩阵一个是随机矩阵PJPJ表明图片集B中第i张图片被抽样到的概率和矩阵NJNJ表明图片集B中第i张图片相对A的迭代次数
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2024-01-03 10:38:43
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Batch size：一次放入模型训练的样本数，batch_size将影响到模型的优化程度和速度。为什么要有batch size：batch size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致underfitting。增大Batch_Size，相对处理速度加快，所需内存容量增加（epoch的次数需要增加以达
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2023-08-06 11:59:38
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# 增加迭代次数提高bp神经网络的性能
## 问题描述
在进行机器学习任务中，使用bp神经网络时，我们发现模型的性能并不理想。经过分析，发现是由于迭代次数不足导致模型收敛速度较慢，无法充分学习到数据的特征。因此，我们希望通过增加迭代次数来提高bp神经网络的性能。
## 方案思路
为了解决这个问题，我们可以通过增加迭代次数来让模型更充分地学习数据的特征，从而提高模型的性能。具体的实现步骤如下：
原创
2024-03-15 04:08:47
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Tensorflow 2.0 实现神经网络 文章目录Tensorflow 2.0 实现神经网络1.加载fashion_mnist数据集2.搭建三层神经网络3.模型训练4.利用Dropout抑制过拟合5.使用回调函数6.（附）上一次用python实现的神经网络改为用Tensorflow2.0实现 1.加载fashion_mnist数据集fashion_mnist是一个替代mnist手写数字集的图像数
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2023-09-28 17:57:32
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应用场景：应用于语音识别 语音翻译 机器翻译RNNRNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。 由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中，这种重复模块有一种非常简单的结构。那么S(t+1)
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2024-01-21 01:24:30
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