当前位置 > 避免神经网络陷入局部最小值避免神经网络陷入局部最小值的方法

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  bp神经网络为什么会陷入局部极小值

  从而使网络权值的调节几乎停滞。为避免这种情况,一是选取较小的初始权值,二是采用较小的学习率。3,易陷入局部极小值。BP算法可以使网... 最小值,故不同的起始点可能导致不同的极小值产生,即得到不同的最优解。如果训练结果未达到预定精度,常常采用多层网络和较多的神经元,以...

  2024-07-25 网络 更多内容 383 ℃ 808
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  bp神经网络算法陷入了局部最小值怎么办

  使用改进的BP算法,增加动量项,或者自适应学习率。和别的优化算法组合,例如遗传算法优化初始权值,提前锁定全局最优。重新训练,每次训练的结果都是不同的,下一次的训练很有可能不会陷入局部极小。更改学习函数、训练函数再试。

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  神经网络容易陷入局部极小特性的原因是什么

  神经网络在作为一种搜索策略的时候,受搜索算法的控制,当解空间函数存在局部最小值时,如果搜索步长较小(动量较小),那么有可能在这个局部求解时求得的所有解都指向了极小值的方法,就是陷入的局部最小。 以BP为例,他是按照误差下降的最大梯度方向搜索,就好像地下有个坑,他是按...

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  什么是神经网络或者微粒群算法所说的陷入 局部极小值

  就是误差曲面局部凹陷点。学过函数曲线的极小值和最小值的概念吧,局部最佳和全局最佳是类似的关系。 一般训练陷入停滞主要是两方面的原因: 陷入误差曲面凹陷点。 神经网络的激活函数是S函数,这个函数的两端是平坦的,算法在这里面走的很慢。 事实上只要是随机搜索的算法,都会...

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  什么事神经网络或者微粒群算法所说的陷入 局部极小值?

  就是误差曲面局部凹陷点。学过函数曲线的极小值和最小值的概念吧,局部最佳和全局最佳是类似的关系。一般训练陷入停滞主要是两方面的原因:陷入误差曲面凹陷点。神经网络的激活函数是S函数,这个函数的两端是平坦的,算法在这里面走的很慢。事实上只要是随机搜索的算法,都会出...

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  机器学习怎么避免算法陷入局部极小点

  可用于数值型数据和离散型数据; 3,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归; 2.计算复杂性高;空间复杂性高.训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定; 4,而其它样本的数量很少).对异常值不敏感 缺点: 1; 2.样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多; 3.一般数值很大...

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  机器学习 如何避免陷入局部最优解

  加入正则项在过拟合在欠拟合中找一个平衡点做交叉验证增加数据量

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  神经网络模型的参数绝对值越小越好吗

  不是。神经网络模简穗型的参数绝对值不是拦模卜越小越好。神经网络模型反码绝映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统。

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  最大最小距离聚类算法优缺点

  最大最小距离聚类算法优点: 1. 该算法是一种十分简单的聚类方法,易于实现和使用。 2. 算法的计算速度比较快,在处理大数据集时也表现出很好的效率。 最大最小距离聚类算法缺点: 1. 由于该算法是基于距离的聚类算法,因此对于处理非凸形状的簇效果并不理想。 2. 算法的结果非...

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