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初始化神经网络设置

发布时间:2023-05-22 23:25:23

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 BP神经网络如何设置初始权值

初始权值、阈值的确定是靠经验的。
一般修改神经网络,不改阈值,改动其中间层神经元、转移函数、特征向量等。

❸ 神经网络weight参数怎么初始化

还需下载一个软件,framework2.0 下载安装了就可以运行了

❹ matlab中BP神经网络如何设置初始权重

因为初始值(初始权值和阀值)都在x这个向量中,x(n,1)的长度n为:n=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum
其中inputnum*hiddennum是输入层到隐含层的权值数量,hiddennum是隐含层神经元个数(即隐含层阀值个数),hiddennum*outputnum是隐含层到输出层权值个数,outputnum是输出层神经元个数(即输出层阀值个数);

❺ 神经网络中权值初始化的方法

神经网络中权值初始化的方法
权值初始化的方法主要有:常量初始化(constant)、高斯分布初始化(gaussian)、positive_unitball初始化、均匀分布初始化(uniform)、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化(bilinear)
常量初始化(constant)
把权值或者偏置初始化为一个常数,具体是什么常数,可以自己定义
高斯分布初始化(gaussian)
需要给定高斯函数的均值与标准差
positive_unitball初始化
让每一个神经元的输入的权值和为 1,例如:一个神经元有100个输入,让这100个输入的权值和为1. 首先给这100个权值赋值为在(0,1)之间的均匀分布,然后,每一个权值再除以它们的和就可以啦。这么做,可以有助于防止权值初始化过大,从而防止激活函数(sigmoid函数)进入饱和区。所以,它应该比较适合simgmoid形的激活函数
均匀分布初始化(uniform)
将权值与偏置进行均匀分布的初始化,用min 与 max 来控制它们的的上下限,默认为(0,1)
xavier初始化
对于权值的分布:均值为0,方差为(1 / 输入的个数) 的 均匀分布。如果我们更注重前向传播的话,我们可以选择 fan_in,即正向传播的输入个数;如果更注重后向传播的话,我们选择 fan_out, 因为在反向传播的时候,fan_out就是神经元的输入个数;如果两者都考虑的话,就选 average = (fan_in + fan_out) /2。对于ReLU激活函数来说,XavierFiller初始化也是很适合。关于该初始化方法,具体可以参考文章1、文章2,该方法假定激活函数是线性的。
msra初始化
对于权值的分布:基于均值为0,方差为( 2/输入的个数)的高斯分布;它特别适合 ReLU激活函数,该方法主要是基于Relu函数提出的,推导过程类似于xavier。
双线性初始化(bilinear)
常用在反卷积神经网络里的权值初始化

❻ MATLAB中SOM神经网络的权值是怎样实现初始化的

SOM神经网络的初始权值是自动完成的,用随机数设定输入层和映射层之间的权值的初始值。这种方式有一个问题,就是有悔明时一个神经元的初始权值输入向量太远,以至于它从未碧悉告在竞争中获胜,因而也从未得到学习,这将形成毫无用处的“陆薯死”神经元。

net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)
PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值,R*2维矩阵
Di:第I层的维数,默认为[5 8]
TFCN:拓扑函数,默认为hextop
DFCN:距离函数,默认为linkdist
OLR:分类阶段学习速率,默认为0.9
OSTEPS:分类阶段的步长,默认为1000
TLR:调谐阶段的学习速率,默认为0.02
TNS:调谐阶段的领域距离,默认为1.

❼ 神经网络初始化

初始化会对深斗旅度神经网络模型的训练时间和收敛性产生重大影响。简单的初始化方法可以加速训练,但使用这些方法需要注意小心常见的陷阱。本文做销伏将解释如何有效地对神经网络参数进行初始化。

要构建机器学习算法,通常要定义一个体系结构(例如逻辑回归、支持向量机、神经网络)并对其进行训练学习参数。

在优化循环的每次迭代(前向,成本,后向,更新)中,观察到当从输出层向输入层移动时,反向传播的梯度要么被放大,要么被最小化。

假设所有的激活参数都是线性的(恒等函数)。则输出激活为:

假设 ,那么输出预测为:

总而言之,使用大小不合适的值对权重进行将导致神经网络的发散或训练速度下降。 虽然我们用的是简单的对称权重矩阵来说明梯度爆炸/消失的问题,但这一现象可以推广到任何不合适的初始化值。

经验原则

在上述两个经验原则下,反向传播的梯度信号不应该在任何层中乘以太小或太大的值。梯度应该可以移动到输入层,而不会爆炸或消失。
更具体地说,对于层l,其前向传播是:

想要下式成立

确保均值为零,并保持每层输入方差值不变,可以保证信号不会爆炸或消失。该方法既适用于前向传播(用于激活),也适用于向后传播(用于关于激活的成本梯度)。这里建议使用Xavier初始化(或其派生初始化方法),对于每个层l,有:

层l中的所有权重均自正态分布中随机挑选,其中均值 ,方差 ,其中 是第 层网络中的神经元数量。偏差已初始化为零。

使用 简化为

将在方差之外提取求和

将乘积的方纯携差转换为方差的乘积并使用 and

带入假设

第一个假设导致

第二个假设导致

同样的想法

整合上述,得到

希望方差不变( )需要

根据我们如何初始化权重,我们的输出和输入的方差之间的关系会有很大的不同。 请注意以下三种情况。

在实践中,使用Xavier初始化的机器学习工程师会将权重初始化为 或 ,其中后一个分布的方差是 和 的调和平均。

Xavier初始化可以与tanh激活一起使用。此外,还有大量其他初始化方法。 例如,如果你正在使用ReLU,则通常的初始化是 He初始化 ,其初始化权重通过乘以Xavier初始化的方差2来初始化。 虽然这种初始化证明稍微复杂一些,但其思路与tanh是相同的。

❽ 神经网络 初始权重如何选取

最初是随机选择的,后来发展了很多混旅辩合算法山蚂,比如GABP是用遗传拆唯缺算法先获得最优的初始权值,然后再迭代调整的

❾ 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 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

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