Ⅰ 神經網路演算法中，參數的設置或者調整，有什麼方法可以採用
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神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。
學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度，
而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
機制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果誤差上升大於閾值
lr = lr * lr_dec; %則降低學習率
else
if newE2 < E2 %若果誤差減少
lr = lr * lr_inc;%則增加學習率
end
詳細的可以看《神經網路之家》nnetinfo里的《[重要]寫自己的BP神經網路(traingd)》一文，裡面是matlab神經網路工具箱梯度下降法的簡化代碼
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祝學習愉快
Ⅱ 神經網路中step size 怎麼設置
神經網路似乎沒有步長的說法，你指的是net.trainParam.show？net.trainParam.show是指顯示訓練迭代過程n個周期後顯示一下收斂曲線的變化。
在定義了網路之後，train訓練函數之前，加上下面兩個語句：
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.showCommandLine = false;
親測不會彈出提示。
這樣使得我們能在較長時間的訓練中，騰出電腦去做別的事。否則窗口會不停彈出來，影響使用。
Ⅲ matlab bp神經網路 epoch為何會隨機變化 如何修改訓練步長 各位大神，求助啊！！！
樓主你好，那個是迭代次數，在不滿足擬合的情況下，程序會一直訓練，直到滿足訓練目標！關鍵不是epoch,希望對你有幫助！
Ⅳ 卷積神經網路中，濾波器在圖像中的滑動步長是什麼隱層的神經元個數怎麼確定
最佳隱含層節點數為輸入層節點數、輸出層節點數之積開平方，若輸入層為22，輸出為1，那麼隱含層個數大概為5
Ⅳ 神經網路步長
步長其實就是學習率。用來控制每一步網路權值改變數的大小。
Ⅵ 如何構建深度神經網路
找好損失函數，設置好步長， 把電腦放到散熱好的地方， 運行， 等待
Ⅶ 神經網路橫向步長和縱向步長不一致
橫向滑動步長和縱向滑動步長,第一個和最後一個參數固定是1。
在神經網路運算時就有近40萬個參數待優化；而現實生活中高解析度的彩色圖像，不但像素點增多，而且有紅綠藍三通道信息，這樣直接喂入（全連接）神經網路時，待優化參數將無限增大。
待優化參數的增多，容易導致模型的過擬合，為了避免該現象，在實際應用中一般不會將原始圖片直接未入全連接網路。
實際操作方案：先對原始圖像進行特徵提取，然後將特徵喂入全連接網路，之後再然全連接網路計算分類評估值。
Ⅷ 人工神經網路是怎麼學習的呢
1、神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等）。 2、這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 3、然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。 4、而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。 5、學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度， 6、而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
Ⅸ 能不能介紹一下，BP神經網路中權系數初始值、學習率（步長）、學習步數、學習目標最小誤差等參數
權值第一次是被隨機給定的較小的值，步長一般設為較小的正值（防止越過最小值），學習步數是由權值和步長決定的，誤差一般採用最小均方誤差。
詳細的介紹可以網路一下很多課件或者課本的。若不想找我可以發給你，給我郵箱。