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神经网络的损失函数
在大规模模型训练的过程中,优化算法有哪些?
答:
在大模型训练过程中,常用的优化算法主要包括以下几种:1. 梯度下降法:用于优化
神经网络的损失函数
,通过逐步更新神经网络的参数,以最小化损失函数。2. 随机梯度下降法:在训练大模型时,可能会出现梯度消失或爆炸的问题,随机梯度下降法通过在每次更新时加入随机性,避免了这个问题的发生。3. Adam优化...
交叉熵
损失函数
是什么?
答:
交叉熵在分类问题中常常与softmax是标配,softmax将输出的结果进行处理,使其多个分类的预测值和为1,再通过交叉熵来计算损失。交叉熵
损失函数
应用 假设某个场景如下对于我们设计的用于图片分类的卷积
神经网络的
训练还没有完成,此时,终止我们的训练,显然,各种层的参数已经保留。从数据集中任选一张图片(...
BP
神经网络损失函数
居高不下
答:
1、模型结构和特征工程存在问题。2、权重初始化方案有问题。3、正则化过度。4、选择合适的激活函数、
损失函数
。5、选择合适的优化器和学习速率。6、训练时间不足,模型训练遇到瓶颈。
从零开始用Python构建
神经网络
答:
神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。让我们训练神经网络进行 1500 次迭代,看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代
的损失函数
,我们可以清楚地看到损失函数单调递减到最小值。这与我们之前介绍的梯度下降法一致。让我们看看经过 1500 次迭代后的
神经网络的
最终...
神经网络的
优化
答:
这就是BP
神经网络
(back propagation)。旨在得到最优的全局参数矩阵,进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。前向传播 输入信号直至 输出产生误差 , 反向传播 误差信息 更新权重 矩阵。这个地方提到的误差这个概念,其实就是对应了
损失函数
,损失函数说白了就是计算误差的函数。举例:线性回归:寻找...
增益值偏置值如何调整?
答:
增益值和偏置值的调整通常通过反向传播算法来实现。反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法,它通过计算
损失函数
对增益值和偏置值的偏导数,来更新这两个参数的值。具体来说,如果损失函数对某个参数的偏导数大于0,那么就减小这个参数的值;如果偏导数小于0,那么就增大这个参数的值。这样,通过多次...
深度学习技术要点之-L1正则化
答:
在防止过拟合的众多手段中,L1范数以其特有的稀疏性脱颖而出。当我们引入L1正则化项到
损失函数
时,会促使某些参数值趋向于零,这就是著名的“零规则”——通过这种方式,模型能够剔除对预测影响微弱的特征,实现特征选择。从实际应用来看,例如在高维回归模型中,通过L1正则化,可能只有少数的权重参数非零...
神经网络
中
损失函数
一般降到多少就可以了
答:
关键不是
损失函数
降到多少,关键是你的模型测试集效果要好。训练集再好也没有用,可能是过拟合,所以不要太在意损失函数降到多少的问题。
脉冲
神经网络
(Spiking Neural Network) 解读 (一)
答:
LIF模型在SNN训练中占据核心位置,其迭代过程和延迟效应的纳入,使得参数更新复杂化。尽管不可导的阶跃函数带来了挑战,通过引入辅助函数和梯度宽度参数,MSE Loss等
损失函数
得以应用。识别精度、内存成本和计算成本,这些全面的衡量指标,正在定义着SNN与ANN之间的竞赛。总的来说,脉冲
神经网络
正以生物神经元...
人工
神经网络
训练的目的就是
答:
使得
损失函数
最小化。人工
神经网络
是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点,人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。人工神经网络是从信息角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。
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