深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

1、神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用

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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。
而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。
学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度，
而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。
机制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果误差上升大于阈值
lr = lr * lr_dec; %则降低学习率
else
if newE2 < E2 %若果误差减少
lr = lr * lr_inc;%则增加学习率
end
详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码
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谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、神经网络参数如何确定

神经网络各个网络参数设定原则：

①、网络节点  网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数神经网络参数调节。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。

②、初始权值的确定  初始权值是不应完全相等的一组值。已经证明，即便确定  存在一组互不相等的使系统误差更小的权值，如果所设Wji的的初始值彼此相等，它们将在学习过程中始终保持相等。故而，在程序中，我们设计了一个随机发生器程序，产生一组一0.5~+0.5的随机数，作为网络的初始权值。

③、最小训练速率  在经典的BP算法中，训练速率是由经验确定，训练速率越大，权重变化越大，收敛越快；但训练速率过大，会引起系统的振荡，因此，训练速率在不导致振荡前提下，越大越好。因此，在DPS中，训练速率会自动调整，并尽可能取大一些的值，但用户可规定一个最小训练速率。该值一般取0.9。

④、动态参数  动态系数的选择也是经验性的，一般取0.6 ~0.8。

⑤、允许误差  一般取0.001~0.00001，当2次迭代结果的误差小于该值时，系统结束迭代计算，给出结果。

⑥、迭代次数  一般取1000次。由于神经网络计算并不能保证在各种参数配置下迭代结果收敛，当迭代结果不收敛时，允许最大的迭代次数。

⑦、Sigmoid参数 该参数调整神经元激励函数形式，一般取0.9~1.0之间。

⑧、数据转换。在DPS系统中，允许对输入层各个节点的数据进行转换，提供转换的方法有取对数、平方根转换和数据标准化转换。

扩展资料：

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：

1.生物原型

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2.建立模型

根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3.算法

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）

3、卷积神经网络是如何反向调整参数的？

参数调整流程:

1. 计算loss--loss是根据网络输入值和真实值求解获得,与网络参数有关

2. 根据loss使用梯度下降法进行反向传播--梯度下降的BP算法,参考微积分链式求导法则.

结束..

可以追问的~~

4、SPSS的神经网络模型参数设置疑问

1神经网络对于定量数据也能用
2因子根据具体研究面对确定
3比例3:7，也可以cross
4验证集必须
5这些就多了，有数学公式

5、Matlab R2012里，BP神经网络代码feedforwardnet里怎么调整参数？如训练次数，误差等等

clr;
%%
v1 = [12 32 23 ];% 开盘价时间序列
v2 = [23 43 121];
v3 = [123 343 21];
v = [v1;v2;v3]
% 对应的结算价
p = [43 54 65];
%% 行数列数
[rowNum,clmNum] = size(v);
hide_ele_num = 2*rowNum+1;% 隐藏层神经元个数
%% 建网
net = feedforwardnet(hide_ele_num,'traingdm');
%% 训练参数
net.trainParam.epochs = 10000;% 最多训练多少次
net.trainParam.goal = 0.001;% 训练到什么程度才算成功
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
%% 开始训练
[net,tr] = train(net,v,p);
%% 使用网络
v_test=[21 45 54]';
p_test = [43];
result = net(v_test)
%% 查看误差
%E = p_test-result;
%MSE = mse(E);
%perf = perform(net,result,p_test)
感谢的话，接受比特币：1CmJdau9hmvHQgkw5ZhTq1zgTXJgxQEv64