我了解梯度下降和反向传播算法。但是我不明白的是: 什么时候使用偏置很重要,如何使用它? 例如,当映射AND函数时,使用两个输入和一个输出时,它不能给出正确的权重。但是,当我使用三个输入(其中一个是偏置)时,它可以给出正确的权重。
在训练多层感知机时,“epoch”和“iteration”有什么区别?
在下面的TensorFlow函数中,我们必须提供最后一层人工神经元的激活。这一点我理解。但是为什么它被称为logits呢?难道它不是一个数学函数吗?loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = la...
对于任何Keras层(Layer类),有人能解释一下如何理解input_shape、units、dim等之间的区别吗? 例如,文档说units指定层的输出形状。 在下面的神经网络图像中,“hidden layer1”有4个单元。这是否直接对应于Layer对象的units属性?还是Keras...
ANN(人工神经网络)和SVM(支持向量机)是两种常用的监督式机器学习和分类策略。对于特定项目,哪种方法更好通常不太清楚,我确定答案总是“因情况而异”。通常情况下,会同时使用这两种方法以及贝叶斯分类。 以下是Stackoverflow上已经就ANN与SVM提出的问题: ANN和SVM分类 ...
在训练期间为什么需要调用zero_grad()?| zero_grad(self) | Sets gradients of all model parameters to zero.
我正在尝试在Haskell中实现神经网络架构,并将其用于MNIST。 我使用hmatrix包进行线性代数计算。 我的训练框架是使用pipes包构建的。 我的代码可以编译并且不会崩溃。但问题是,某些层大小(比如1000)、小批量大小和学习率的组合会导致计算中出现NaN值。经过一些检查,我发现...
当我使用Theano或Tensorflow训练神经网络时,它们会在每个epoch报告一个名为“loss”的变量。 我应该如何解释这个变量?更高的损失值是好还是坏,或者它对神经网络最终的性能(准确性)意味着什么?
如何通过He或Xavier初始化来初始化网络的权重和偏置?
原问题涉及 Tensorflow 实现,但是回答适用于一般实现。这个通用的回答同样适用于TensorFlow。 在使用TensorFlow(特别是使用 contrib.layers)时,使用批量归一化和丢弃操作时,我需要担心顺序吗? 如果我在丢弃操作之后立即使用批量归一化,可能会出现问题。...