如何可視化神經網路的訓練過程

❶ 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。

❷ 如何簡單形象又有趣地講解神經網路是什麼

神經網路神奇的地方在於它的每一個組件非常簡單——把空間切一刀+某種激活函數(0-1階躍、sigmoid、max-pooling)，但是可以一層一層級聯。輸入向量連到許多神經元上，這些神經元的輸出又連到一堆神經元上，這一過程可以重復很多次。這和人腦中的神經元很相似：每一個神經元都有一些神經元作為其輸入，又是另一些神經元的輸入，數值向量就像是電信號，在不同神經元之間傳導，每一個神經元只有滿足了某種條件才會發射信號到下一層神經元。當然，人腦比神經網路模型復雜很多：人工神經網路一般不存在環狀結構；人腦神經元的電信號不僅有強弱，還有時間緩急之分，就像莫爾斯電碼，在人工神經網路里沒有這種復雜的信號模式。

❸ 神經網路的訓練，究竟在訓練什麼

前面我們已經了解到神經網路進行預測的過程，但是仍然留下許多疑問，比如權重值如何獲得，如何訓練神經網路等，這些問題我們將在本文展開。

權重值也就是前文所提到的小蜘蛛的道具，沒有看過的朋友可以先看看我的上一個博客。

權重值該如何獲得呢？

我們以最簡單的三個神經元的神經網路舉例子：

最左邊的神經元是起點，最右邊的是終點，只有中間的神經元有權重值。

我們先來 離散 的獲得一部分點：

我們可以隱約地看到這些點大約分布在一條直線附近, 我們把這條直線畫出來

那我們如何通過這幾個點來獲得這條紅色的線呢？

這十個已知的點分別是什麼？

第一列表示x軸的坐標，第二列表示y軸的坐標

其實思路就是用最小二乘法，先假設隨便畫一條線

我畫了一條 y=0.1x+0.1 的線如圖所示

顯然我們畫的線差距很大，此時使用最小二乘法,就是每個點到直線的距離加起來，再用梯度下降法來優化！

好的，如果我這么說，肯定和每說一樣，那麼我 一步一步 來

第一個點的坐標是（1， 0.16375502570787515），我們把x=1帶入y=0.1x+0.1這個函數，得到y=0.2

顯然我們正確的y應該是0.163,那麼正確的y，和我們在y=0.1x+0.1得到的y值差距是多大呢？差距是:(0.163-0.2)^2

我們要想辦法減小這個差距

差距是怎麼得到的？ 預測值減去真實值再平方 ，用數學語言就是(0.1*1+0.1-0.2)^2 ==> (wx+b-2)^2

就是說我們要對函數 (y - wx+b)^2 獲得的值最小，也就是求這個函數的 最小值 ，高中數學就講到求函數最小值的方法就是 求導 ，這是二元函數，就是高考最喜歡做的題目！！！求導之後畫出導數函數的圖像，然後與0相交的點就是極小值點！大家應該很熟悉這個步驟。

不過

這個函數有w和b兩個未知數，我們的思路是正確的，只是不能通過這種方式獲得最小值，所以這里我們求的是對w和對b的偏導數，（ 這里需要微積分學歷 ）對w的偏導數就是 2w(wx+b-y) 。對b的偏導數就是 2(wx+b-y) 。

此時我們把第一個點的數據代入 x=1, y=0.163, w=0.1, b=0.1

對w的偏導數等於 0.0326

對b的偏導數等於 0.326

此時，我們設定一個步長，也叫學習率，假設等於0.2吧，

那麼，

我們已經更新了w和b的值，只要重復這個步驟足夠多的次數，那麼就可以得到很接近紅色的線。

其實，這就是神經網路的訓練過程。

先把我們已經有的值傳入網路，網路一開始的權重值是隨機的，傳入網路得到一個預測值，這個預測值會和真實值有一定的差距，那麼我們優化這個差距，讓這個差距變小，其實這就是一個反向傳播的過程，我們用數學計算來更新了w和b的值，那麼下一次傳入網路得到的預測值與真實值之間的距離就會減小，周而復始，這個距離不斷減小，我們就可以得到一個預測能力比較好的w和b，也就是擬合能力比較強的網路，就可以對未知的數據得到較為准確的結果。

❹ matlab如何查看網路訓練進程

MATLAB中BP神經網路的訓練演算法具體是怎麼樣的

先用newff函數建立網路，再用train函數訓練即可。

1）正向傳播：輸入樣本－>輸入層－>各隱層（處理）－>輸出層注1：若輸出層實際輸出與期望輸出（教師滾塵信號）不符，則轉入2）（誤差反向傳播過程）2）誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱層（逐層）－>輸入層其主要目的是通過將輸出誤差反傳，將誤差分攤給各層所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，進而修正各單元的權值（其過程，是一個權值調整的過程）。

BP演算法實現步驟（軟體）：1）初始化2）輸入訓練樣本對，計算各層輸出3）計算網路輸出誤差4）計算各層誤差信號5）調整各層權值6）檢查網路總誤差是否達到精度要求滿足，則訓練結束；不滿足，則返回步驟2）註：改進演算法—增加動量項、自適應調整學習速率（這個似乎不錯)及引入陡度因子。

谷歌人工智慧寫作項目：小發貓

如何利用matlab進行神經網路預測

matlab帶有神經網路工具箱，可猜明直接調用，建議找本書看看，或者MATLAB論壇找例子人工神經網路原理公式，人工神經網路基本原理。

核心調用語句如下：%數據輸入%選連樣本輸入輸出數據歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP網路訓練%%初始化網路結構net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.01;=0.01;%網路訓練net=train(net,inputn,outputn);%%BP網路預測%預測數據歸一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%網路預測輸出an=sim(net,inputn_test);%網路輸出反歸一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);%%結果分析。

matlab神經網路工具箱的網路訓練問題 5

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樓主，首先，我不是高手其次，你的T中間的00最好分開寫，穗備告還有threshold中的01（如果是要分開的話）再次，newff中的，我改成了這樣net=newff(threshold,[5,5],{『tansig』,』logsig』},『traingdx』);單引號要切換成英文輸入後打進去最後，我的可以運行了。

關於MATLAB的bp神經網路模型的訓練和驗證

可能發生了過度擬合的問題，導致網路泛化能力不足。你訓練的樣本波動性很強，但是你檢驗的樣本波動性很弱，神經網路在適應變化極大的問題時，效果不太好。

泛化：當某一反應與某種刺激形成條件聯系後，這一反應也會與其它類似的刺激形成某種程度的條件聯系，這一過程稱為泛化。

在心理學心理咨詢中所謂泛化指的是：引起求助者目前不良的心理和行為反應的刺激事件不再是最初的事件，同最初刺激事件相類似、相關聯的事件（已經泛化），甚至同最初刺激事件不類似、無關聯的事件（完全泛化），也能引起這些心理和行為反應（症狀表現）。

找高手教我matlab的神經網路訓練 20

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%運用比例共軛梯度動量演算法來訓練BP網路clearall;pause(1);P=[0.14520.14660.13140.22430.35230.46420.50150.69810.78210.83450.96491.1560.24150.30270;0.12170.15810.14080.23040.31430.43120.58190.71250.80650.86470.97261.1320.23850.31250;0.15250.16270.15070.24060.35020.46360.50510.73520.84590.89150.96541.1560.22160.27011;0.10160.11050.12340.19780.30210.42320.58190.69520.80150.87250.98251.0950.23520.25060.5;0.11150.12010.13120.20190.35320.47360.50290.70320.81890.86190.93651.1250.25420.31250;0.13350.13220.15340.22140.36230.48270.51980.72760.83590.89060.95921.1430.26010.31980;0.13680.14320.0.22050.38230.49710.51360.71290.82630.89530.98911.1370.25790.30990;0.13420.13680.16020.21310.37260.48220.51010.70980.81270.89210.99951.1260.23010.28670.5;0.11130.12120.13050.18190.39520.43120.58860.68980.79990.84230.97211.0950.22340.27991;0.10050.11210.12070.16050.35560.40220.55530.66730.77980.86230.95211.0870.23140.29770]';T=[0.12170.15810.14080.23040.31430.43120.58190.71250.82650.88470.98261.132;0.15250.16270.15070.24060.35020.46360.50510.73520.84590.89150.94641.156;0.10160.11050.12340.19780.30210.42320.58190.69520.80150.88250.98251.102;0.11150.12010.13120.20190.35320.47360.50290.70320.81890.89190.99651.125;0.13350.13220.15340.22140.36230.48270.51980.72760.83590.85060.98921.123;0.13680.14320.0.22050.38230.49710.51360.71290.82630.89530.96911.117;0.13420.13680.16020.21310.37260.48220.51010.70980.81270.89210.99951.126;0.11130.12120.13050.18190.39520.43120.58860.68980.79990.83230.97211.156;0.10050.11210.12070.16050.35560.40220.55530.66730.77980.86230.95211.156;0.11230.12570.13430.20790.35790.47160.54590.71450.82050.89010.94191.136]';threshold=[01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01;01];net=newff(threshold,[32,12],{'tansig','logsig'},'trainscg','learngdm');%新建BP神經網路net.trainParam.epochs=1000;%bp網路訓練次數=0.002;%網路訓練目標=0.01;%網路學習速率[net,tr]=train(net,P,T);%訓練網路P_test=[0.11230.12570.13430.20790.35790.47160.54590.71450.82050.89010.94191.1360.23170.29360]';%網路輸入數據Out=sim(net,P_test);%網路模擬X=[0.11190.12150.16210.21610.34710.46390.55550.70610.82430.89230.95221.129];%實際測得數據t=1:1:12;boxoff;gridoff;plot(t,Out,'b',t,X,'r');%畫出二維圖形set(gca,'Xtick',0:1:24,'Ytick',0:.1:1.4);%設置坐標title('基於BP網路的設備故障時間序列預測');xlabel('時間/2小時');ylabel('加速度/g');text(1.5,1.2,'預測振動曲線(藍）');text(1.5,1.1,'實際測試曲線(紅）');。

MATLAB BP神經網路訓練 30

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你的程序訓練完畢後根本就沒達到目標誤差，就是說訓練效果不好，不能進行預測，只有訓練結果好了才能預測模擬，你再改一下隱含層神經元數或者訓練和傳遞函數試試吧~另外輸入層的值可以歸一化也可以不歸一化，歸一化後在模擬之前要反歸一化。

❺ 第五章 神經網路

神經網路 ：神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出的交互反應。
神經網路中最基本的成分便是 神經元模型 。
M-P神經元模型：

感知機由兩層神經元組成，分別為輸入層、輸出層。

以下是具體過程：

多層神經網路的拓撲結構如圖：

如上圖可知，多層網路由輸入層、隱含層和輸出層組成，頂層是輸出層，底層是輸入層，中間的便是隱含層。隱含層與輸出層都具有功能神經元。
多層前饋神經網路的結構需要滿足：
1、每層神經元必須與下一層完全互連
2、神經元之間不存在同層連接
3、神經元不可跨層連接

只需包含一個足夠多神經元的隱層，就能以任意精度逼近任意復雜度的連續函數

BP神經網路由於學習能力太強大比較榮譽造成過擬合問題，故有兩種策略來減緩過擬合的問題：
1、早停：將數據分成訓練集和驗證集，訓練集學習，驗證集評估性能，在訓練過程中，若訓練集的累積誤差降低，而驗證集的累積誤差提高，則終止訓練；
2、引入正則化：其基本思想是在誤差目標函數中增加一個用於描述網路復雜程度的部分，有如連接權和閾值的平方和：

其中λ∈（0,1）用於對累積經驗誤差與網路復雜度這兩項進行折中，常通過交叉驗證法來估計。

神經網路的訓練過程可看作一個參數尋優的過程，即尋找到適當的參數使得E最小。於是我們時常會談及「全局最小」和「局部最小」。
1、全局最小：即全局最小解，在參數空間中，所有其他點的誤差函數值均大於該點；
2、局部最小：即局部最小解，在參數空間中，其鄰近的點的誤差函數值均大於該點。

我們要達到局部極小點，很容易，只要滿足梯度為零的點便是了，局部極小點可以有多個，但全局最小點只有一個。顯然，我們追求的是全局最小，而非局部極小，於是人們通常採用以下策略來試圖「跳出」局部極小，使其接近全局最小：
1、以多組不同參數值初始化多個神經網路，按標准方法訓練，在迭代停止後，取其中誤差最小的解作為最終參數；
2、使用隨機梯度下降（在計算梯度時加入了隨機因素），使得在局部最小時，計算的梯度仍可能不為0，從而可能跳出局部極小，繼續進行迭代；
3、「模擬退火」技術，在每一步都以一定的概率接受比當前解更差的結果，但接受「次優解」的概率要隨著迭代進行，時間推移而逐漸減低以確保演算法的穩定。

1、RBF網路
單隱層前饋神經網路 ，使用徑向基函數作為隱層神經元激活函數，輸出層是對隱層神經元輸出的線性組合。RBF網路可表示為：

2、ART網路
競爭型學習 （神經網路中一種常用的 無監督學習 策略）,由 比較層、識別層、識別閾值和重置模塊 組成。接收到比較層的輸入信號後，識別層神經元相互競爭以產生獲勝神經元，最簡單的方式就是計算輸入向量與每個識別層神經元所對應的模式類代表向量間的距離，距離小者獲勝。若獲勝神經元對應的代表向量與輸入向量間 相似度大於識別閾值 ，則將輸入樣本歸為該代表向量所屬類別，網路 連接權 也會進行 更新 以保證後面接收到相似的輸入樣本時該模式類會計算出更大的相似度，使得這樣的樣本能夠歸於一類；如果 相似度不大於識別閾值 ，則 重置模塊 會在 識別層 加一個神經元，其 代表向量 就 設置 為當前 輸入向量 。
3、SOM網路
競爭型學習的無監督神經網路 ，將高維輸入數據映射到低維空間（通常是二維），且保持輸入數據在高維空間的拓撲結構。
4、級聯相關網路
結構自適應網路 。

5、Elman網路
遞歸神經網路 。

6、Boltzmann機
基於能量的模型，其神經元分為顯層與隱層，顯層用於數據輸入輸出，隱層被理解為數據的內在表達。其神經元皆為布爾型，1為激活，0為抑制。

理論上，參數越多的模型其復雜程度越高，能完成更加復雜的學習任務。但是復雜模型的訓練效率低下，容易過擬合。但由於大數據時代、雲計算，計算能力大幅提升緩解了訓練效率低下，而訓練數據的增加則可以降低過擬合風險。
於是如何增加模型的復雜程度呢？
1、增加隱層數；
2、增加隱層神經元數.
如何有效訓練多隱層神經網路？
1、無監督逐層訓練：每次訓練一層隱節點，把上一層隱節點的輸出當作輸入來訓練，本層隱結點訓練好後，輸出再作為下一層的輸入來訓練，這稱為預訓練，全部預訓練完成後，再對整個網路進行微調。「預訓練+微調」即把大量的參數進行分組，先找出每組較好的設置，再基於這些局部最優的結果來訓練全局最優；
2、權共享：令同一層神經元使用完全相同的連接權，典型的例子是卷積神經網路。這樣做可以大大減少需要訓練的參數數目。

深度學習 可理解為一種特徵學習或者表示學習，是通過 多層處理 ，逐漸將初始的 低層特徵表示 轉化為 高層特徵表示 後，用 簡單模型 即可完成復雜的分類等 學習任務 。