神经网络常用的训练方式,神经网络训练过程详解

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。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）

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络训练的参数是什么

深度神经网络是如何训练的？

Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。

反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程 - Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。

后来看了Li FeiFei的Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition，我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。

沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。

当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习，最好能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。

这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象，正如我们在布尔线路中做的那样。

例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。

这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

神经网络训练函数

epochs: 100 最大训练次数 goal: 0 训练目标 max_fail: 5 最多验证失败次数 mem_reduc: 1 Factor to use for memory/speed trade off min_grad: 1.0000e-010 最小训练梯度 mu: 1.0000e-003 mu初始参数 mu_dec: 0.1000 mu减少因子 mu_inc: 10 mu增加因子 mu_max: 1.0000e+010 mu最大可取 show: 25 最多显示训练步数 time: Inf 最多训练时间，无限制。

BP神经网络的mu参数是学习率么？训练结果val fail中的validation check=6什么意思

神经网络的样本若输入网络，默认情况下会将样本随即分为3类：训练样本，确认样本和测试样本。确认检查值默认是6，它的意思是指随着网络利用训练样本进行训练的过程中，确认样本的误差曲线连续6次迭代不在下降。

这时训练终止（这只是训练终止条件之一，满足任一终止条件，训练过程都将终止）深层含义你可以这样理解，如果随着网络的训练，确认样本的误差已经基本不在减小，甚至增大，那么就没有必要再去训练网络了，因为继续训练下去的话，在利用测试样本进行测试网络的话，测试样本的误差将同样不会有所改善，甚至会出现过度拟合的现象。

validation checks已经达到设置的值了，所以停止训练了，如果网络在连续max_fail epochs后不能提高网络性能，就停止训练。

有三种方法解决这个问题：1 提高validation checks的数值，比如设置net.trainParam.max_fail = 200;其实这等于自己糊弄自己严重不推荐，出现停止训练，就是因为被训练的网络已经过拟合，停下来是应该的。

但6的确有点小，建议改成10到20之间的数2 修改被训练的网络，比如说再加一个隐藏层试试3 如果是数据太相近的问题，试试选择用divideind。

神经网络中学习函数和训练函数的区别是什么，可以举个例子吗

)编程理论作为比较成熟的算法,软件Matlab中有神经网络工具箱,所以可以借助Matlab神经网络工具箱的强大功能,在此基础上进行二次开发,从繁琐的编程工作中解脱出来,大大提高工作效率.Matlab的神经网络工具箱是在Matlab环境下所开发出来的许多工具箱之一,它以人工神经网络理论为基础,用Matlab语言构造出典型神经网络的激活函数（如S型、线性等激活函数）,使使用者对所选定网络的输出计算编程对激活函数的调用；另外,根据各种修改网络权值的规律,加上网络的训练过程,用Matlab编写出各种网络训练的子程序.这样,使用者可以根据自己的应用要求,直接调用（或加进自己编写的）神经网络子函数,而不必要从事繁琐的编程.基于Matlab的BP神经网络编程过程如下：(1)对样本集进行归一化确定输入样本和输出样本,并对它们进行归一化,将输入和输出样本变换到（0.1,0.9）区间,由于Matlab的归一化函数premnmx把数据变换到（-1,1）之间,所以使用自编premnmx2归一化函数.(2)创建BP神经网络在样本集确定之后,即可进行网络的结构设计,在Matlab中一般使用newff创建函数,它不但创建了网络对象,还自动初始化网络的权重和阈值.如果需要重新初始化网络权重和阈值,可以使用Init函数.关键语句如下：net＝newff（输入样本的取值范围,[网络各层的神经元数目],{网络各层神经元的激活函数},‘训练函数',‘学习函数’,‘性能函数’）一般选用三层BP网络,输入层、输出层的神经元个数根据具体情况确定,而隐层神经元个数目前多采用经验的方法确定.(3)设置网络的训练参数net.trainParam.epochs―最大收敛次数；―收敛误差；―显示间隔；以上在一般的神经网络训练中都有使用,本文使用Levenberg－Marquart优化算法进行训练,还需设置的参数有：―Levenberg－Marquart优化算法中的_dec― 的缩减因子；

卷积神经网络用全连接层的参数是怎么确定的?

卷积神经网络用全连接层的参数确定：卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

输入层卷积神经网络的输入层可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组。

由于卷积神经网络在计算机视觉领域应用较广，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。