错误反向传播卡在错误的值中
错误反向传播是指在神经网络训练过程中，通过计算损失函数对网络参数的梯度，然后将梯度从输出层向输入层传播，以更新网络参数的过程。它是深度学习中常用的优化算法之一。
错误反向传播卡在错误的值中可能是由于以下原因导致的：
- 数据预处理问题：在进行神经网络训练之前，需要对输入数据进行预处理，包括归一化、标准化等操作。如果预处理过程中出现错误，可能导致错误的值传播到网络中。
- 损失函数选择问题：选择合适的损失函数对于网络的训练非常重要。如果选择的损失函数不适合当前的任务，可能导致错误的值传播。
- 网络结构设计问题：神经网络的结构设计也会影响错误的值传播。如果网络结构设计不合理，可能导致错误的值在网络中传播并积累。
- 学习率设置问题：学习率是控制网络参数更新的重要超参数。如果学习率设置过大或过小，都可能导致错误的值在网络中传播。
针对错误反向传播卡在错误的值中的问题，可以采取以下措施：
- 检查数据预处理过程：确保数据预处理过程正确无误，包括数据归一化、标准化等操作。
- 检查损失函数选择：根据具体任务选择合适的损失函数，确保损失函数能够准确地反映网络的训练目标。
- 优化网络结构设计：根据具体任务的特点，合理设计网络结构，包括层数、神经元数量等。
- 调整学习率：根据网络的训练情况，适当调整学习率，以控制参数更新的速度。
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我目前正在做一项任务，需要我制作一个f(x) = x(1-x)的神经网络。(L_RATE)，并计划将11个数据(N)作为训练的输入。sigmoided‘值(包括一个偏差)和权重(V)相乘来计算第二个净值。，它并没有接近预期的数据，而是停留在一个特定值上。我看到许多其他人也遇到过这种问题，他们的解决方案是给初始权重赋予随机非零值，或者改变学习率或迭代次数。我已经这样做过很多次了，但它似乎与我的问题不匹配。
浏览 22提问于2019-06-11得票数 1
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我正试图使用带有自定义丢失的Keras在python中构建一个神经网络，并且我在徘徊，在最后一层中是否有作为激活函数的乙状结肠函数，而在自定义丢失开始时是否有一个sigmoid函数。我的意思是：
我有一种感觉，在第二个模型中，损失是计算出来的，但它不是通过乙状结肠传播的，而在第一个模型中，它是。是那么回事吗？
浏览 0提问于2017-02-21得票数 2
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在下面的图层S2和C3之间，使用了5*5大小的内核。
Q1。那里使用了多少个内核？这些内核是否都与层S2中的每个特征映射相连接？Q3。如果我们想训练核，然后我们用随机值初始化，有什么方程可以用反向传播的</
浏览 2提问于2016-03-22得票数 0
在神经网络中，我试着把它编码出来，但被卡在了一个部分上。偏差项的权重是否在反向传播中得到更新？我在这里遵循算法，，他们似乎没有更新它，他们选择了一些偏差项权重的任意值。这是否意味着偏差项的输出为1，其权重不应改变？
浏览 3提问于2015-12-25得票数 4
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嗨，我正在做一个简单的卷积神经网络(图片附在下面)。输入映像为5x5，内核为2x2，它经历了一个ReLU激活函数。在ReLU获得最大的2x2池池后，这些池就会被平化，并连接到完全连接的层中。我已经通过网络进行了传播，现在正在执行反向传播步骤。取交叉熵和softmax的导数，计算了全连通层的权值。
我感到困惑的是如何通过最大池预先形成反向传播，然后最终在卷积层中找到
浏览 0提问于2020-07-22得票数 2
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反向传播错误
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我正在尝试从头开始实现反向传播。虽然我的成本在降低，但梯度检查会产生一个0.767399376130221。self.params_l1 - self.lr * (de2 / n_examples)
它是一个简单的(我正在遵循后部支柱的链条规则。我怀疑问题可能出在我使用产品的顺序上，但我已经尝试了所有的方法，但仍然没有运气。
浏览 4提问于2020-05-17得票数 1
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我有几个关于反向传播的问题。我正在努力学习神经网络理论的基础知识，并希望从小到小开始，构建一个简单的异或分类器。我读过很多文章，还浏览过多本教科书--但我似乎不能教这件事--异或模式。首先，我不清楚反向传播的学习模式。这里有一些伪代码来表示我是如何训练网络的。让我们假设我的网络设置正确(即:多个输入连接到一个隐藏层，连接到一个输出层，所有连接都正确地连接起来)。我意识到这可能是不够的，我将很高兴地阐
浏览 4提问于2012-09-24得票数 2
如果我需要通过神经网络反向传播两次，并且我没有使用retain_graph=True，我会得到一个错误。
为什么？我意识到保持用于第一个反向传播的中间变量在第二个反向传播中重用是很好的。然而，为什么不简单地重新计算它们，就像最初在第一次反向传播中计算它们一样？
浏览 0提问于2019-08-11得票数 0
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CNN的反向传播训练
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我以前在浅层(一层或两层)神经网络中工作，所以我对它们的工作原理有一定的了解，在训练过程中很容易直观地看到向前和向后传递的导子，目前我正在研究深层神经网络(更确切地说，是CNN)，我读过很多关于它们的训练的文章，但我仍然无法理解CNN训练的总体情况，因为在某些情况下，使用预训练层的人使用自动编码提取卷积权，在某些情况下，随机权值被用于卷积，然后使用反向传播来训练权重，有谁能帮我给出从输入到全连接层(
浏览 4提问于2016-07-11得票数 2
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显然，我不允许将图像嵌入到我所关心
浏览 2提问于2016-10-29得票数 1
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你能用最简单的方式解释一下背靠背的算法(数学方程)吗？
我读过很多关于它的文章，所以我知道它是什么，并理解它背后的直觉，但我仍然不理解“升级/改变”神经元的分层属性的方程式。
浏览 0提问于2018-08-09得票数 1
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我试图理解错误的反向传播是如何工作的，所以我试图用上面显示的非常简单的神经网络来实现这一点。) Y = np.array(([1]), dtype=float) [ 0.50672313]
现在我激活了Y，但我完全不知道如何进行反向传播我发现的其他视频似乎也以不同的方式反向传播错误<
浏览 1提问于2016-11-22得票数 1
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弹性反向传播中的错误？
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我正在努力正确地实现弹性传播。我已经实现了反向传播算法来训练一个神经网络，它可以像预期的那样工作在一个异或网中，即大约需要600个周期才能将误差降到1%以下。现在，我尝试为同样的问题实现弹性传播()，对于最初的几个时代，错误迅速下降到23%，但随后上升到50%，并停留在那里。我完全按照中的描述实现了它，但这是一个令人费解的描述:据我所知，它与维基百科Rprop和encog中
浏览 3提问于2014-12-06得票数 3
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在Tensorflow中有没有一种方法可以在反向传播期间将隐藏的节点激活更改为不同的值？也就是说，假设层中的一个节点在前向传播期间输出值'a1‘。然后在反向传播期间，当梯度更新到达该节点时，我希望它使用一个不同的值作为激活(例如'a2')，以便整个反向传播过程将发生，就像它在正向传播</em
浏览 0提问于2019-03-29得票数 1
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我遇到了一个梯度计算内部错误。
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我正在自定义数据集上运行此代码()，但遇到了此错误。请参阅上面的代码链接，以澄清错误发生在何处。 shuffle=True)
要更好地了解dataset类，可以将我的dataset类与上面粘贴的链接进行比较。
浏览 34提问于2022-04-08得票数 0
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我试着更多地了解神经网络的基本原理。我觉得我理解了反向传播的基本原理，但我想巩固我脑海中的细节。
我在阅读伊恩·古德费罗著名的“深度学习”一书。然而，我发现他们对反向传播的阐述并不令人满意。他们用错误的方法建立计算图的模型，把权值变成顶点，使算子变成边。但这是没有意义的，因为操作(而不是变量)必须对他们有程度和程度的。我想知道是
浏览 0提问于2018-03-06得票数 2
在一个简单的单层网络中，很容易计算出神经元的目标输出，因为它们与网络本身的目标输出是相同的。然而，在多层网络中，我不太确定如何计算隐藏层中每个神经元的目标，因为它们不一定与最终输出有直接联系，而且很可能在训练数据中没有给出。怎样才能找到这些价值呢？提前感谢您的所有投入。
浏览 0提问于2017-07-15得票数 1
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假设我有一个3层完全连接的神经网络。我正在实现反向传播算法。我的问题是，我应该首先计算增量，然后在反向传播完成后，更新权重，还是应该在通过层反向传播时进行更新？我不确定，因为如果我在反向传播过程中更新权重，我会使用新更新的权重(隐藏到输出权重)来计算隐藏层增量，并且我不确定这是否是所需的。 如果我使用了错误的术语，很抱歉，我是新
浏览 44提问于2019-02-21得票数 0
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我是机器学习(中性网络)的新手，我有一个问题，请帮我解释。在反向传播中，被最小化的目标函数通常是输出和目标之间的平方误差之和。然而，在分类问题上，目标往往是尽量减少分类错误的总数。为什么总分类错误数不能直接用作反向传播的目标函数？
浏览 5提问于2015-01-05得票数 0
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为了正则化的目的，我希望通过奇异值分解来反向传播梯度。PyTorch目前不支持通过奇异值分解进行反向传播。我知道我可以编写自己的自定义函数来操作变量；获取它的.data张量，对其应用torch.svd，将变量包装在它的奇异值周围，并在向前传递中返回它，然后在向后传递中将适当的雅可比矩阵应用于传入的梯度。然而，我想知道是否有一个更优雅(也可能更快)
浏览 5提问于2017-06-29得票数 10
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