改成最后一层没有激活函数
原创
2022-07-19 11:41:25
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神经网络实现 1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。(1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。(2)&nb
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2023-09-06 17:09:10
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训练过程中模型不收敛，应该怎么做，原因有哪些？分以下几步走： (1)要保证训练的次数够多，若训练次数够多没收敛，则进行(2) (2)考虑采取措施解决一、数据与标签(1)没有对数据进行预处理。数据分类标注是否准确？数据是否干净？(2)没有对数据进行归一化。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间
绪理论上，只要训练样本足够多，神经网络可以拟合原始数据分布。遇到神经网络不收敛问题，可以 （1）先检查下输入数据（归一化，数据量）； （2）然后，检查模型优化方法（学习率，优化器（优先Adam这些自适应学习率））; （3）最后是，检查模型结构设计（模型是否太简单，已经拟合好数据了，设计更深的网络看loss能否再下降；）等等，欢迎补充。1. learning rate设大了0.1~0.0001.不同
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2023-07-05 21:28:29
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原文原文标题：My Neural Network isn’t working! What should I do?Github Notes前言如果你的神经网络不收敛，应该怎么办呢？一般来说，神经网络不收敛的原因有以下 11 种原因：忘记对你的数据进行归一化忘记检查输出结果没有对数据进行预处理没有使用任何的正则化方法使用了一个太大的 batch size使用一个错误的学习率在最后一层使用错误的激活函
项目场景：近些时间，在和老师做关于基于深度学习的医学影像的语义分割实验，但在模型训练的过程中发现了模型无法收敛的问题，为了解决这个问题，真可谓焦头烂额，每天爆肝，为了使得其他热爱深度学习的小伙伴在训练模型的过程中也出现这种错误，所以在此想跟大家填一下坑，发现模型不收敛后应该做的几件事，一定要按顺序来 上图是不是很契合你在查找模型不收敛的问题时的情况 代码分析：如果训练中发现模型不收敛
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.数据库太小一般不会带来不收敛的问题
，只要你一直在train总会收敛（rp问题跑飞了不算）。反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的training set上的loss收敛了吗？如果只是validate set上不收敛那就说明overfitting了，这时候就要考虑各种anti-overfit的trick了，比如dr
“众所周知，激活函数最好具有关于零点对称的特性，不关于零点对称会导致收敛变慢”，这种说法看到几次了，但对于背后的原因却一直比较模糊，今天就来捋一捋。为此我阅读了一些文章，其中一篇个人觉得写得很棒（附在文末的参考中），但也花了一些时间才看懂（可能我比较笨？）。后面我发现从计算图来看这个问题会比较直观和容易理解一些。如果不了解计算图，可以查阅 齐藤康毅 的 《深度学习入门 基于python的理论与实现
没有对数据进行归一化忘记检查输入和输出没有对数据进行预处理没有对数据正则化使用过大的样本使用不正确的学习率在输出层使用错误的激活函数网络中包含坏梯度初始化权重错误过深的网络隐藏单元数量错误1 没有对数据进行归一化问题描述：在使用神经网络之前，对数据进行归一化十分重要。在深度学习社区，这一步通常众所周知，因此它很少在论文中提及，这导致初学者很容易在这方面犯错。因为一旦你没有谨慎和正确的对数据进行归一
神经网络不收敛的原因没有对数据进行归一化 忘记检查输入和输出 没有对数据进行预处理 没有对数据正则化 使用过大的样本 使用不正确的学习率 在输出层使用错误的激活函数 网络中包含坏梯度 初始化权重错误 过深的网络 隐藏单元数量错误1、没有对数据进行归一化问题描述： 在使用神经网络之前，对数据进行归一化十分重要。在深度学习社区，这一步通常众所周知，因此它很少在论文中提及，这导致初学者很容易在这方面犯错
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2023-08-22 20:39:27
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很多同学会发现，为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低，震荡趋势，一会到11，一会又0.1，不收敛。 又不知如何解决，博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。 首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法：1. 数据和标签
分类两条直线y=0和y=x*tanθ，设r为0到1之间的随机数，两个训练集为A:[[r][r*tanθ]B:[r][0]训练集有5000个，测试集初始化方式相同，有1000个。网络结构为(A,B)—2*2*2—(1,0)(0,1) 收敛标准从0.5-1e-4,共16个收敛标准，每个收敛标准收敛199次，统计平均值。θ从10到350共有32个值。共收敛了32*16*199次。观察网络的迭代
1. 前言这篇博客主要简析一篇ICLR2020的论文What Graph Neural Network Cannot Learn: Depth vs Width。这篇论文是很有理论深度的。不过这篇博客只是一个导读哈。想借研究这篇论文的时间，打一打图神经网络的理论基础。因为我比较关心图神经网络在点云处理方面的研究，所以对文章的讨论我会以点云处理来举例子。有关图神经网络处理点云的论文可以参考我之前的几
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2023-09-15 22:53:45
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数据归一化数据归一化包括三个内容：数据缩放的本质、区别，以及选择合适的缩放方法。缩放包括归一化和标准化，两者的本质都是一个线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了为什么对数据进行改变后竟然不会失效，反而还能提高数据的表现。例如线性变换不会改变数值的排序。 归一化和标准化的而区别，归一化是统一到一定的区间（由极值决定），而标准化和整体样本由很大关系。 什么时候使用归一化/标准化， 如果对输
# 神经网络收敛速度的实现
## 1. 整体流程
以下是实现神经网络收敛速度的整体流程：
```mermaid
graph LR
A(数据准备) --> B(模型构建)
B --> C(模型训练)
C --> D(模型评估)
D --> E(优化策略)
E --> C
```
## 2. 每一步的具体操作
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备训练数据和测试数据。训练数据用于训练
仿真不收敛，提示ERROR(ORPSIM-15138): Convergence problem in transient analysis at Time = 116.4E-21. Time step = 116.4E-21, minimum allowable step si
NavigatorBP-networkGA优化BP思路BP创建激活函数设置GA种群初始化适应度函数选择算子交叉算子变异算子CodeGA对比Reference BP-networkBP网络是前向神经网络中最核心的部分，但是存在一些缺陷，学习收敛速度较慢，不能保证收敛到全局最小点，网络结构不确定等。GA优化BP思路主要部分为：BP神经网络确定，GA优化权值和阈值，BP进行训练&预测BP创建B
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2023-08-21 10:59:01
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前言
如果你的神经网络不收敛，应该怎么办呢？一般来说，神经网络不收敛的原因有以下 11 种原因：
忘记对你的数据进行归一化
忘记检查输出结果
没有对数据进行预处理
没有使用任何的正则化方法
使用了一个太大的 batch size
使用一个错误的学习率
在最后一层使用错误的激活函数
网络包含坏的梯度
网络权重没有正确的初始化
使用了一个太深的神经网络
隐藏层神经元数量设置不正确
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2021-06-23 15:54:27
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翻译
2021-09-06 11:33:51
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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
