如何可视化神经网络的训练过程

❶ 如何训练神经网络

1、先别着急写代码

训练神经网络前，别管代码，先从预处理数据集开始。我们先花几个小时的时间，了解数据的分布并找出其中的规律。

Andrej有一次在整理数据时发现了重复的样本，还有一次发现了图像和标签中的错误。所以先看一眼数据能避免我们走很多弯路。

由于神经网络实际上是数据集的压缩版本，因此您将能够查看网络（错误）预测并了解它们的来源。如果你的网络给你的预测看起来与你在数据中看到的内容不一致，那么就会有所收获。

一旦从数据中发现规律，可以编写一些代码对他们进行搜索、过滤、排序。把数据可视化能帮助我们发现异常值，而异常值总能揭示数据的质量或预处理中的一些错误。

2、设置端到端的训练评估框架

处理完数据集，接下来就能开始训练模型了吗？并不能！下一步是建立一个完整的训练+评估框架。

在这个阶段，我们选择一个简单又不至于搞砸的模型，比如线性分类器、CNN，可视化损失。获得准确度等衡量模型的标准，用模型进行预测。

这个阶段的技巧有：

· 固定随机种子

使用固定的随机种子，来保证运行代码两次都获得相同的结果，消除差异因素。

· 简单化

在此阶段不要有任何幻想，不要扩增数据。扩增数据后面会用到，但是在这里不要使用，现在引入只会导致错误。

· 在评估中添加有效数字

在绘制测试集损失时，对整个测试集进行评估，不要只绘制批次测试损失图像，然后用Tensorboard对它们进行平滑处理。

· 在初始阶段验证损失函数

验证函数是否从正确的损失值开始。例如，如果正确初始化最后一层，则应在softmax初始化时测量-log(1/n_classes)。

· 初始化

正确初始化最后一层的权重。如果回归一些平均值为50的值，则将最终偏差初始化为50。如果有一个比例为1:10的不平衡数据集，请设置对数的偏差，使网络预测概率在初始化时为0.1。正确设置这些可以加速模型的收敛。

· 人类基线

监控除人为可解释和可检查的损失之外的指标。尽可能评估人的准确性并与之进行比较。或者对测试数据进行两次注释，并且对于每个示例，将一个注释视为预测，将第二个注释视为事实。

· 设置一个独立于输入的基线

最简单的方法是将所有输入设置为零，看看模型是否学会从输入中提取任何信息。

· 过拟合一个batch

增加了模型的容量并验证我们可以达到的最低损失。

· 验证减少训练损失

尝试稍微增加数据容量。

❷ 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么

神经网络神奇的地方在于它的每一个组件非常简单——把空间切一刀+某种激活函数(0-1阶跃、sigmoid、max-pooling)，但是可以一层一层级联。输入向量连到许多神经元上，这些神经元的输出又连到一堆神经元上，这一过程可以重复很多次。这和人脑中的神经元很相似：每一个神经元都有一些神经元作为其输入，又是另一些神经元的输入，数值向量就像是电信号，在不同神经元之间传导，每一个神经元只有满足了某种条件才会发射信号到下一层神经元。当然，人脑比神经网络模型复杂很多：人工神经网络一般不存在环状结构；人脑神经元的电信号不仅有强弱，还有时间缓急之分，就像莫尔斯电码，在人工神经网络里没有这种复杂的信号模式。

❸ 神经网络的训练，究竟在训练什么

前面我们已经了解到神经网络进行预测的过程，但是仍然留下许多疑问，比如权重值如何获得，如何训练神经网络等，这些问题我们将在本文展开。

权重值也就是前文所提到的小蜘蛛的道具，没有看过的朋友可以先看看我的上一个博客。

权重值该如何获得呢？

我们以最简单的三个神经元的神经网络举例子：

最左边的神经元是起点，最右边的是终点，只有中间的神经元有权重值。

我们先来 离散 的获得一部分点：

我们可以隐约地看到这些点大约分布在一条直线附近, 我们把这条直线画出来

那我们如何通过这几个点来获得这条红色的线呢？

这十个已知的点分别是什么？

第一列表示x轴的坐标，第二列表示y轴的坐标

其实思路就是用最小二乘法，先假设随便画一条线

我画了一条 y=0.1x+0.1 的线如图所示

显然我们画的线差距很大，此时使用最小二乘法,就是每个点到直线的距离加起来，再用梯度下降法来优化！

好的，如果我这么说，肯定和每说一样，那么我 一步一步 来

第一个点的坐标是（1， 0.16375502570787515），我们把x=1带入y=0.1x+0.1这个函数，得到y=0.2

显然我们正确的y应该是0.163,那么正确的y，和我们在y=0.1x+0.1得到的y值差距是多大呢？差距是:(0.163-0.2)^2

我们要想办法减小这个差距

差距是怎么得到的？ 预测值减去真实值再平方 ，用数学语言就是(0.1*1+0.1-0.2)^2 ==> (wx+b-2)^2

就是说我们要对函数 (y - wx+b)^2 获得的值最小，也就是求这个函数的 最小值 ，高中数学就讲到求函数最小值的方法就是 求导 ，这是二元函数，就是高考最喜欢做的题目！！！求导之后画出导数函数的图像，然后与0相交的点就是极小值点！大家应该很熟悉这个步骤。

不过

这个函数有w和b两个未知数，我们的思路是正确的，只是不能通过这种方式获得最小值，所以这里我们求的是对w和对b的偏导数，（ 这里需要微积分学历 ）对w的偏导数就是 2w(wx+b-y) 。对b的偏导数就是 2(wx+b-y) 。

此时我们把第一个点的数据代入 x=1, y=0.163, w=0.1, b=0.1

对w的偏导数等于 0.0326

对b的偏导数等于 0.326

此时，我们设定一个步长，也叫学习率，假设等于0.2吧，

那么，

我们已经更新了w和b的值，只要重复这个步骤足够多的次数，那么就可以得到很接近红色的线。

其实，这就是神经网络的训练过程。

先把我们已经有的值传入网络，网络一开始的权重值是随机的，传入网络得到一个预测值，这个预测值会和真实值有一定的差距，那么我们优化这个差距，让这个差距变小，其实这就是一个反向传播的过程，我们用数学计算来更新了w和b的值，那么下一次传入网络得到的预测值与真实值之间的距离就会减小，周而复始，这个距离不断减小，我们就可以得到一个预测能力比较好的w和b，也就是拟合能力比较强的网络，就可以对未知的数据得到较为准确的结果。

❹ matlab如何查看网络训练进程

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的

先用newff函数建立网络，再用train函数训练即可。

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师滚尘信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。

BP算法实现步骤（软件）：1）初始化2）输入训练样本对，计算各层输出3）计算网络输出误差4）计算各层误差信号5）调整各层权值6）检查网络总误差是否达到精度要求满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2）注：改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率（这个似乎不错)及引入陡度因子。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

如何利用matlab进行神经网络预测

matlab带有神经网络工具箱，可猜明直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子人工神经网络原理公式，人工神经网络基本原理。

核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.01;=0.01;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);%%BP网络预测%预测数据归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);%网络预测输出an=sim(net,inputn_test);%网络输出反归一化BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);%%结果分析。

matlab神经网络工具箱的网络训练问题 5

。

楼主，首先，我不是高手其次，你的T中间的00最好分开写，穗备告还有threshold中的01（如果是要分开的话）再次，newff中的，我改成了这样net=newff(threshold,[5,5],{‘tansig’,’logsig’},‘traingdx’);单引号要切换成英文输入后打进去最后，我的可以运行了。

关于MATLAB的bp神经网络模型的训练和验证

可能发生了过度拟合的问题，导致网络泛化能力不足。你训练的样本波动性很强，但是你检验的样本波动性很弱，神经网络在适应变化极大的问题时，效果不太好。

泛化：当某一反应与某种刺激形成条件联系后，这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系，这一过程称为泛化。

在心理学心理咨询中所谓泛化指的是：引起求助者目前不良的心理和行为反应的刺激事件不再是最初的事件，同最初刺激事件相类似、相关联的事件（已经泛化），甚至同最初刺激事件不类似、无关联的事件（完全泛化），也能引起这些心理和行为反应（症状表现）。

找高手教我matlab的神经网络训练 20

。

%运用比例共轭梯度动量算法来训练BP网络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神经网络net.trainParam.epochs=1000;%bp网络训练次数=0.002;%网络训练目标=0.01;%网络学习速率[net,tr]=train(net,P,T);%训练网络P_test=[0.11230.12570.13430.20790.35790.47160.54590.71450.82050.89010.94191.1360.23170.29360]';%网络输入数据Out=sim(net,P_test);%网络仿真X=[0.11190.12150.16210.21610.34710.46390.55550.70610.82430.89230.95221.129];%实际测得数据t=1:1:12;boxoff;gridoff;plot(t,Out,'b',t,X,'r');%画出二维图形set(gca,'Xtick',0:1:24,'Ytick',0:.1:1.4);%设置坐标title('基于BP网络的设备故障时间序列预测');xlabel('时间/2小时');ylabel('加速度/g');text(1.5,1.2,'预测振动曲线(蓝）');text(1.5,1.1,'实际测试曲线(红）');。

MATLAB BP神经网络训练 30

。

你的程序训练完毕后根本就没达到目标误差，就是说训练效果不好，不能进行预测，只有训练结果好了才能预测仿真，你再改一下隐含层神经元数或者训练和传递函数试试吧~另外输入层的值可以归一化也可以不归一化，归一化后在仿真之前要反归一化。

❺ 第五章 神经网络

神经网络 ：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。
神经网络中最基本的成分便是 神经元模型 。
M-P神经元模型：

感知机由两层神经元组成，分别为输入层、输出层。

以下是具体过程：

多层神经网络的拓扑结构如图：

如上图可知，多层网络由输入层、隐含层和输出层组成，顶层是输出层，底层是输入层，中间的便是隐含层。隐含层与输出层都具有功能神经元。
多层前馈神经网络的结构需要满足：
1、每层神经元必须与下一层完全互连
2、神经元之间不存在同层连接
3、神经元不可跨层连接

只需包含一个足够多神经元的隐层，就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数

BP神经网络由于学习能力太强大比较荣誉造成过拟合问题，故有两种策略来减缓过拟合的问题：
1、早停：将数据分成训练集和验证集，训练集学习，验证集评估性能，在训练过程中，若训练集的累积误差降低，而验证集的累积误差提高，则终止训练；
2、引入正则化：其基本思想是在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂程度的部分，有如连接权和阈值的平方和：

其中λ∈（0,1）用于对累积经验误差与网络复杂度这两项进行折中，常通过交叉验证法来估计。

神经网络的训练过程可看作一个参数寻优的过程，即寻找到适当的参数使得E最小。于是我们时常会谈及“全局最小”和“局部最小”。
1、全局最小：即全局最小解，在参数空间中，所有其他点的误差函数值均大于该点；
2、局部最小：即局部最小解，在参数空间中，其邻近的点的误差函数值均大于该点。

我们要达到局部极小点，很容易，只要满足梯度为零的点便是了，局部极小点可以有多个，但全局最小点只有一个。显然，我们追求的是全局最小，而非局部极小，于是人们通常采用以下策略来试图“跳出”局部极小，使其接近全局最小：
1、以多组不同参数值初始化多个神经网络，按标准方法训练，在迭代停止后，取其中误差最小的解作为最终参数；
2、使用随机梯度下降（在计算梯度时加入了随机因素），使得在局部最小时，计算的梯度仍可能不为0，从而可能跳出局部极小，继续进行迭代；
3、“模拟退火”技术，在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，但接受“次优解”的概率要随着迭代进行，时间推移而逐渐减低以确保算法的稳定。

1、RBF网络
单隐层前馈神经网络 ，使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，输出层是对隐层神经元输出的线性组合。RBF网络可表示为：

2、ART网络
竞争型学习 （神经网络中一种常用的 无监督学习 策略）,由 比较层、识别层、识别阈值和重置模块 组成。接收到比较层的输入信号后，识别层神经元相互竞争以产生获胜神经元，最简单的方式就是计算输入向量与每个识别层神经元所对应的模式类代表向量间的距离，距离小者获胜。若获胜神经元对应的代表向量与输入向量间 相似度大于识别阈值 ，则将输入样本归为该代表向量所属类别，网络 连接权 也会进行 更新 以保证后面接收到相似的输入样本时该模式类会计算出更大的相似度，使得这样的样本能够归于一类；如果 相似度不大于识别阈值 ，则 重置模块 会在 识别层 加一个神经元，其 代表向量 就 设置 为当前 输入向量 。
3、SOM网络
竞争型学习的无监督神经网络 ，将高维输入数据映射到低维空间（通常是二维），且保持输入数据在高维空间的拓扑结构。
4、级联相关网络
结构自适应网络 。

5、Elman网络
递归神经网络 。

6、Boltzmann机
基于能量的模型，其神经元分为显层与隐层，显层用于数据输入输出，隐层被理解为数据的内在表达。其神经元皆为布尔型，1为激活，0为抑制。

理论上，参数越多的模型其复杂程度越高，能完成更加复杂的学习任务。但是复杂模型的训练效率低下，容易过拟合。但由于大数据时代、云计算，计算能力大幅提升缓解了训练效率低下，而训练数据的增加则可以降低过拟合风险。
于是如何增加模型的复杂程度呢？
1、增加隐层数；
2、增加隐层神经元数.
如何有效训练多隐层神经网络？
1、无监督逐层训练：每次训练一层隐节点，把上一层隐节点的输出当作输入来训练，本层隐结点训练好后，输出再作为下一层的输入来训练，这称为预训练，全部预训练完成后，再对整个网络进行微调。“预训练+微调”即把大量的参数进行分组，先找出每组较好的设置，再基于这些局部最优的结果来训练全局最优；
2、权共享：令同一层神经元使用完全相同的连接权，典型的例子是卷积神经网络。这样做可以大大减少需要训练的参数数目。

深度学习 可理解为一种特征学习或者表示学习，是通过 多层处理 ，逐渐将初始的 低层特征表示 转化为 高层特征表示 后，用 简单模型 即可完成复杂的分类等 学习任务 。