发表评论取消回复
相关阅读
相关 训练loss不下降原因
目录 训练loss不下降原因 1. 学习率过大或过小 2. 数据预处理问题 3. 模型复杂度问题 4. 数据集规模问题 5. 参数初始化问题 示例:训练loss不
相关 【深度学习】神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因
在面对模型不收敛的时候,首先要保证训练的次数够多。在训练过程中,loss并不是一直在下降,准确率一直在提升的,会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多(一般上
相关 神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因
在面对模型不收敛的时候,首先要保证训练的次数够多。在训练过程中,loss并不是一直在下降,准确率一直在提升的,会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多(一般上
相关 神经网络不收敛的原因
1. Learning rate不合适,如果太大,会造成不收敛,如果太小,会造成收敛速度非常慢; 2. Batch size太大,陷入到局部最优; 3. 网络太简单,一般情
相关 移植matlab训练好的神经网络
1.加载数据集 % 加载数据集 images = loadMNISTImages('minist_dataset/train-images.idx3-ubyt
相关 神经网络的收敛问题
输入是个100\1的矩阵里面全部内容为a(0~9之间),输出是a.原以为这样训练会很简单.但是竟然无法收敛~ 经过改进加入以下两个功能好用: 1.mini-batch>1
相关 深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结
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
相关 深度学习网络模型训练---收敛速度慢
问题 网络训练收敛速度慢 主要原因 模型的问题,训练迭代时含大量参数 最佳解决办法 优化算法模型 有技巧的解决办法 网络模型的优化,通常是比较难的
相关 caffe训练loss一直不收敛
1、数据和标签 数据是否干净? 标签是否从0开始,标签的 2、学习率设定 0.1,0.01,0.001。。。 3、网络设定 复杂问题,如果网络太简单也会导致一直不收
相关 TensorFlow神经网络的训练过程
batch\_size = n \ 首先选取一小部分数据作为batch,此处定义batch的大小为n; \ 每次读取一小部分数据作为当前的训练数据来执行反向传播算
还没有评论,来说两句吧...