神經網路訓練次數設置

❶ 老師問我神經網路訓練了多少次，是不是就是迭代次數為多少就是訓練了多少次

是的，train_step每run一次就是訓練一次

❷ 如何訓練神經網路

1、先別著急寫代碼

訓練神經網路前，別管代碼，先從預處理數據集開始。我們先花幾個小時的時間，了解數據的分布並找出其中的規律。

Andrej有一次在整理數據時發現了重復的樣本，還有一次發現了圖像和標簽中的錯誤。所以先看一眼數據能避免我們走很多彎路。

由於神經網路實際上是數據集的壓縮版本，因此您將能夠查看網路（錯誤）預測並了解它們的來源。如果你的網路給你的預測看起來與你在數據中看到的內容不一致，那麼就會有所收獲。

一旦從數據中發現規律，可以編寫一些代碼對他們進行搜索、過濾、排序。把數據可視化能幫助我們發現異常值，而異常值總能揭示數據的質量或預處理中的一些錯誤。

2、設置端到端的訓練評估框架

處理完數據集，接下來就能開始訓練模型了嗎？並不能！下一步是建立一個完整的訓練+評估框架。

在這個階段，我們選擇一個簡單又不至於搞砸的模型，比如線性分類器、CNN，可視化損失。獲得准確度等衡量模型的標准，用模型進行預測。

這個階段的技巧有：

· 固定隨機種子

使用固定的隨機種子，來保證運行代碼兩次都獲得相同的結果，消除差異因素。

· 簡單化

在此階段不要有任何幻想，不要擴增數據。擴增數據後面會用到，但是在這里不要使用，現在引入只會導致錯誤。

· 在評估中添加有效數字

在繪制測試集損失時，對整個測試集進行評估，不要只繪制批次測試損失圖像，然後用Tensorboard對它們進行平滑處理。

· 在初始階段驗證損失函數

驗證函數是否從正確的損失值開始。例如，如果正確初始化最後一層，則應在softmax初始化時測量-log(1/n_classes)。

· 初始化

正確初始化最後一層的權重。如果回歸一些平均值為50的值，則將最終偏差初始化為50。如果有一個比例為1:10的不平衡數據集，請設置對數的偏差，使網路預測概率在初始化時為0.1。正確設置這些可以加速模型的收斂。

· 人類基線

監控除人為可解釋和可檢查的損失之外的指標。盡可能評估人的准確性並與之進行比較。或者對測試數據進行兩次注釋，並且對於每個示例，將一個注釋視為預測，將第二個注釋視為事實。

· 設置一個獨立於輸入的基線

最簡單的方法是將所有輸入設置為零，看看模型是否學會從輸入中提取任何信息。

· 過擬合一個batch

增加了模型的容量並驗證我們可以達到的最低損失。

· 驗證減少訓練損失

嘗試稍微增加數據容量。

❸ BP神經網路輸入層和訓練次數怎樣選擇

輸入層就是你的輸入向量的維度；訓練次數一般試試幾次就知道了，可以先選擇1000次，看最終的訓練到沒到目標誤差。然後視情況多少進行訓練次數的增減。

❹ BP神經網路最大迭代次數怎麼更改

是的，全部樣本都要算一遍。按照順序依次抽取樣本，代入BP演算法，調整權值。也有部分演算法是按隨機方式，每次樣本進來的順序都不同，但仍然是所有樣本都要參與。
唯一可能有點區別的是，標准BP演算法中，每輸入一個樣本，都要回傳誤差並調整權值，這種對每個樣本輪訓的方法稱為「單樣本訓練」。由於單樣本訓練遵循的是只顧眼前的「本位主義」原則，只針對每個樣本產生的誤差進行調整，難免顧此失彼，使訓練次數增加，導致收斂速度過慢。因此，有另外一種方法，就是在所有樣本輸入之後，計算網路的總誤差，再根據總誤差調整權值，這種累積誤差的批處理方式稱為「批訓練」或「周期訓練」。在樣本數較多時，批訓練比單樣本訓練的收斂速度更快。

❺ 卷機神經網路為什麼增加訓練次數後 准確率降低了很多

1、你可以嘗試運行多次後比較其結果，最好重啟matlab，再運行你的神經網路程序。
2、確認一下你的bp神經網路參數設置是否合理。
3、也有可能的數據不適合用bp神經網路訓練，可以考慮其他方法。

❻ BP神經網路分類 三個輸入兩個輸出，隱含層應選多少層，節點數多少為宜 還有訓練次數什麼的需要專門設置

現在還沒有什麼成熟的定理能確定各層神經元的神經元個數和含有幾層網路,大多數還是靠經驗,不過3層網路可以逼近任意一個非線性網路,神經元個數越多逼近的效果越好。

❼ 神經網路中的訓練次數是指什麼

神經網路中的訓練次數是訓練時，1個batch訓練圖像通過網路訓練一次（一次前向傳播+一次後向傳播），每迭代一次權重更新一次；測試時，1個batch測試圖像通過網路一次（一次前向傳播）的次數。

在機器學習和相關領域，人工神經網路（人工神經網路）的計算模型靈感來自動物的中樞神經系統（尤其是腦），並且被用於估計或可以依賴於大量的輸入和一般的未知近似函數。人工神經網路通常呈現為相互連接的「神經元」，它可以從輸入的計算值，並且能夠機器學習以及模式識別由於它們的自適應性質的系統。

例如，用於手寫體識別的神經網路是由一組可能被輸入圖像的像素激活的輸入神經元來限定。後進過加權，並通過一個函數（由網路的設計者確定的）轉化，這些神經元的致動被上到其他神經元然後被傳遞。重復此過程，直到最後，一輸出神經元被激活。這決定了哪些字元被讀取。

(7)神經網路訓練次數設置擴展閱讀

神經網路分類：

1、選擇模式：這將取決於數據的表示和應用。過於復雜的模型往往會導致問題的學習。

2、學習演算法：在學習演算法之間有無數的權衡。幾乎所有的演算法為了一個特定的數據集訓練將會很好地與正確的超參數合作。然而，選擇和調整的演算法上看不見的數據訓練需要顯著量的實驗。

3、穩健性：如果該模型中，成本函數和學習演算法，適當地選擇所得到的神經網路可以是非常健壯的。有了正確的實施，人工神經網路，可以自然地應用於在線學習和大型數據集的應用程序。其簡單的實現和表現在結構上主要依賴本地的存在，使得在硬體快速，並行實現。

❽ 神經網路中的訓練次數，是指的什麼

訓練次數是指最大迭代次數，如果達到此次數，即使達不到誤差要求，也終止計算，77次是實際迭代次數。

❾ BP神經網路中訓練次數怎麼每次運行後顯示的次數不一樣呢

額，你在編寫BP神經網路程序時肯定是設定了訓練次數或者結束訓練條件的，BP演算法的訓練具有隨機性，所以達到結束條件的時間或訓練次數一般是不同的。如果每次訓練次數相同的話，訓練結果可信程度極小，建議增大訓練次數數值！

❿ bp神經網路怎麼改變訓練次數啊怎麼總是默認次數

答案:然後瘋狂叫好。