神经网络的三种训练方法,神经网络训练全过程

matlab神经网络问题。 10

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参考一下吧P=[012345678910];T=[01234321234];net=newff([010],[51],{'tansig''purelin'});=50;%每次循环50次net.trainParam.epochs=500;%最大循环500次=0.01;%期望目标误差最小值net=train(net,P,T);%对网络进行反复训练Y=sim(net,P)Figure%打开另外一个图形窗口plot(P,T,P,Y,'o')。

如何训练神经网络

1、先别着急写代码训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始AI爱发猫。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致，那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律，可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值，而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架处理完数据集，接下来就能开始训练模型了吗？并不能！下一步是建立一个完整的训练+评估框架。在这个阶段，我们选择一个简单又不至于搞砸的模型，比如线性分类器、CNN，可视化损失。

获得准确度等衡量模型的标准，用模型进行预测。这个阶段的技巧有：·固定随机种子使用固定的随机种子，来保证运行代码两次都获得相同的结果，消除差异因素。·简单化在此阶段不要有任何幻想，不要扩增数据。

扩增数据后面会用到，但是在这里不要使用，现在引入只会导致错误。

·在评估中添加有效数字在绘制测试集损失时，对整个测试集进行评估，不要只绘制批次测试损失图像，然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。·在初始阶段验证损失函数验证函数是否从正确的损失值开始。

例如，如果正确初始化最后一层，则应在softmax初始化时测量-log(1/n_classes)。·初始化正确初始化最后一层的权重。如果回归一些平均值为50的值，则将最终偏差初始化为50。

如果有一个比例为1:10的不平衡数据集，请设置对数的偏差，使网络预测概率在初始化时为0.1。正确设置这些可以加速模型的收敛。·人类基线监控除人为可解释和可检查的损失之外的指标。

尽可能评估人的准确性并与之进行比较。或者对测试数据进行两次注释，并且对于每个示例，将一个注释视为预测，将第二个注释视为事实。

·设置一个独立于输入的基线最简单的方法是将所有输入设置为零，看看模型是否学会从输入中提取任何信息。·过拟合一个batch增加了模型的容量并验证我们可以达到的最低损失。

·验证减少训练损失尝试稍微增加数据容量。

目前已有多种神经网络训练方法用

如何用Tensorflow 快速搭建神经网络

在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。

在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。

程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference，训练部分定义一个train函数，再定义一个主函数main。

二、分析与改进设计1.程序分析改进第一，计算前向传播的函数inference中需要将所有的变量以参数的形式传入函数，当神经网络结构变得更加复杂、参数更多的时候，程序的可读性将变得非常差。

第二，在程序退出时，训练好的模型就无法再利用，且大型神经网络的训练时间都比较长，在训练过程中需要每隔一段时间保存一次模型训练的中间结果，这样如果在训练过程中程序死机，死机前的最新的模型参数仍能保留，杜绝了时间和资源的浪费。

第三，将训练和测试分成两个独立的程序，将训练和测试都会用到的前向传播的过程抽象成单独的库函数。这样就保证了在训练和预测两个过程中所调用的前向传播计算程序是一致的。

2.改进后程序设计该文件中定义了神经网络的前向传播过程，其中的多次用到的weights定义过程又单独定义成函数。

通过tf.get_variable函数来获取变量，在神经网络训练时创建这些变量，在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值，而且可以在变量加载时将滑动平均值重命名。

所以可以直接通过同样的名字在训练时使用变量自身，在测试时使用变量的滑动平均值。该程序给出了神经网络的完整训练过程。在滑动平均模型上做测试。

通过tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)获取最新模型的文件名，实际是获取checkpoint文件的所有内容。

能不能训练一个神经网络，让它去训练神经网络

你用的是matlab的神经网络工具箱吧。

那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi);这样每次训练出来的结果都是一样的了。

看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：神经网络之家（专讲神经网络的网站，有视频下载）matlab中文论坛的神经网络专区数学中国的神经网络专区较好的书：MATLAB神经网络原理与实例精解。

如何训练深度神经网络

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deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。

deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。度学习的概念源于人工神经网络的研究。

含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。

每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。

它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。