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神經網路中epoch設置多少合適

發布時間:2022-05-10 08:00:10

1. 神經網路中epoch與iteration相等嗎

神經網路中epoch與iteration是不相等的

batchsize:中文翻譯為批大小(批尺寸)。在深度學習中,一般採用SGD訓練,即每次訓練在訓練集中取batchsize個樣本訓練;


iteration:中文翻譯為迭代,1個iteration等於使用batchsize個樣本訓練一次;一個迭代 = 一個正向通過+一個反向通過


epoch:迭代次數,1個epoch等於使用訓練集中的全部樣本訓練一次;一個epoch = 所有訓練樣本的一個正向傳遞和一個反向傳遞


舉個例子,訓練集有1000個樣本,batchsize=10,那麼:訓練完整個樣本集需要:100次iteration,1次epoch。

(1)神經網路中epoch設置多少合適擴展閱讀

神經網路工作原理

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習,然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明,規定當「A」輸入網路時,應該輸出「1」,而當輸入為「B」時,輸出為「0」。

所以網路學習的准則應該是:如果網路作出錯誤的判決,則通過網路的學習,應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先,給網路的各連接權值賦予(0,1)區間內的隨機值,將「A」所對應的圖象模式輸入給網路。

網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算,得到網路的輸出。在此情況下,網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%,也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確),則使連接權值增大,以便使網路再次遇到「A」模式輸入時,仍然能作出正確的判斷。

普通計算機的功能取決於程序中給出的知識和能力。顯然,對於智能活動要通過總結編製程序將十分困難。

人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值,以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統,可以發展知識,以致超過設計者原有的知識水平。

通常,它的學習訓練方式可分為兩種,一種是有監督或稱有導師的學習,這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿;另一種是無監督學習或稱無為導師學習,這時,只規定學習方式或某些規則,則具體的學習內容隨系統所處環境 (即輸入信號情況)而異,系統可以自動發現環境特徵和規律性,具有更近似人腦的功能。

神經網路就像是一個愛學習的孩子,您教她的知識她是不會忘記而且會學以致用的。我們把學習集(Learning Set)中的每個輸入加到神經網路中,並告訴神經網路輸出應該是什麼分類。在全部學習集都運行完成之後,神經網路就根據這些例子總結出她自己的想法,到底她是怎麼歸納的就是一個黑盒了。

之後我們就可以把測試集(Testing Set)中的測試例子用神經網路來分別作測試,如果測試通過(比如80%或90%的正確率),那麼神經網路就構建成功了。我們之後就可以用這個神經網路來判斷事務的分類了。

神經網路是通過對人腦的基本單元——神經元的建模和聯接,探索模擬人腦神經系統功能的模型,並研製一種具有學習、聯想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統。神經網路的一個重要特性是它能夠從環境中學習,並把學習的結果分布存儲於網路的突觸連接中。

神經網路的學習是一個過程,在其所處環境的激勵下,相繼給網路輸入一些樣本模式,並按照一定的規則(學習演算法)調整網路各層的權值矩陣,待網路各層權值都收斂到一定值,學習過程結束。然後我們就可以用生成的神經網路來對真實數據做分類。

2. 人工神經網路

這些只是神經網路運行的參數,比如epoch就是迭代的次數,mse就是平均方差,目標值。

3. 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!

4. MATLAB擬合的神經網路那個Performance的每次都是 epoch為個位數

圖中曲線顯示的是均方誤差,越小,說明系統得到的輸出與作為監督的輸出值的差別越小。圖中藍色線的值最好,它是對訓練數據的擬合結果;紅色線是對測試數據,最差。訓練集效果好,測試集效果差,就稱為過擬合了。

5. 訓練epoch是什麼意思

epoch:1個epoch等於使用訓練集中的全部樣本訓練一次。

epoch:

英[ˈi:pɒk]美[ˈepək]

n。時期;紀元;世;新時代

復數:epochs。


神經網路工作原理

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習,然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明,規定當「A」輸入網路時,應該輸出「1」,而當輸入為「B」時,輸出為「0」。

所以網路學習的准則應該是:如果網路作出錯誤的判決,則通過網路的學習,應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先,給網路的各連接權值賦予(0,1)區間內的隨機值,將「A」所對應的圖象模式輸入給網路

6. matlab中epochs是什麼意思

matlab中epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數。

驗證方法:
(一)使用網路 linearlayer
1,cell輸入形式
輸入 P={[1;2] [2;1] [2;3] [3;1]};
目標值 T={4 5 7 7}
使用adapt;
輸入命令:
P={[1;2] [2;1] [2;3] [3;1]};
T={4 5 7 7};
net=linearlayer(0,0.1);
net=configure(net,P,T);
net.IW{1,1}=[0,0];
net.b{1}=0;
[net,a,e]=adapt(net,P,T);
權重更新4次,最後值:
net.IW{1,1}= 1.5600 1.5200
net.b{1}=0.9200
模擬結果:[0] [2] [6.0000] [5.8000]

2,矩陣輸入形式
輸入P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
輸出T=[4 5 7 7]
使用adapt;
輸入命令:
P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
T=[4 5 7 7];
net=linearlayer(0,0.01);
net=configure(net,P,T);
net.IW{1,1}=[0,0];
net.b{1}=0;
[net,a,e]=adapt(net,P,T);
權重更新一次,最後值:
net.IW{1,1}=0.4900 0.4100
net.b{1}= 0.2300

3,矩陣輸入形式
輸入P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
輸出T=[4 5 7 7]
使用train;(其中設置epochs=1)
前提:對學習函數和訓練函數加入顯式的調用命令;
P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
T=[4 5 7 7];
net=linearlayer(0,0.01);
net=configure(net,P,T);
net.IW{1,1}=[0,0];
net.b{1}=0;
net=trian(net,P,T);
權重更新一次,最後值:
net.IW{1,1}=0.4900 0.4100
net.b{1}= 0.2300
結論:對於靜態網路而言linearlayer,adapt的cell輸入為在線學習,而矩陣輸入為離線學習相當於train的一個回合。
至於動態網路:有時間再做。

7. SPSS的神經網路模型參數設置疑問

1神經網路對於定量數據也能用

2因子根據具體研究面對確定
3比例3:7,也可以cross
4驗證集必須
5這些就多了,有數學公式

8. BP神經網路中初始權值和閾值的設定

1、首先需要了解BP神經網路是一種多層前饋網路。

9. 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

若果對你有幫助,請點贊。
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

若果對你有幫助,請點贊。
祝學習愉快

10. 神經網路如果學習樣本很多,會不會出現很卡!學習慢!個例計算慢!情況!

4w到6w條數據是在合理范圍內的,一般1000個epoch。
再大的話就對算力要求高了,樣本很多就算最後收斂了,好幾年過去了,除非是實驗新的演算法,不然沒有意義了。

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