神经网络为啥需要训练多轮运动

Posted 2023-03-29

神经网络需要训练多轮运动主要是因为在单次训练中，网络只能得到有限的信息量和误差反馈，而训练多轮可以帮助网络逐渐优化参数，提高对数据的处理和分析能力。

在神经网络的训练过程中，我们通常采用“前向传播”和“反向传播”两个步骤。前向传播是指将输入数据通过网络计算出输出结果的过程，反向传播是指根据输出结果和真实值之间的误差，反向调整网络参数的过程。在单次训练中，网络只能获取部分数据的反馈，也就是梯度，这极大地限制了网络的优化效果。而训练多轮可以逐渐累积误差反馈，使网络更加准确地预测和识别数据，从而提高模型的泛化能力和性能。

此外，在多轮训练中，还可以利用一些技术来防止过拟合和提高模型鲁棒性，例如交叉验证、正则化等等。总之，训练多轮可以使神经网络更好地拟合数据，提高模型性能和泛化能力，是构建优秀深度学习模型不可或缺的步骤之一。 参考技术A 关于神经网络为什么需要训练多轮的动作这一问题，嗯，神经网络你经过多轮的运动锻炼的话，会使你的神经网络更加健康，然后更加灵敏。嗯，总体来说会嗯对你的神经网络更好。 参考技术B 1 神经网络需要训练多轮运动。

2 因为神经网络是通过反向传播算法来更新权重，每轮训练都会根据当前权重计算误差并进行反向传播，优化权重，进而提高模型的准确度。
训练多轮可以让模型不断地学习和优化，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

3 此外，多轮训练还可以避免过拟合的问题，因为模型在多轮训练中会不断地更新权重和调整参数，从而避免出现过拟合的情况。
因此，训练多轮是非常必要的。

为啥要对卷积神经网络进行预训练

【中文标题】为啥要对卷积神经网络进行预训练

【英文标题】：why pretraining for convolutional neural networks为什么要对卷积神经网络进行预训练

【发布时间】：2014-12-12 22:58:35

【问题描述】：

通常反向传播NN存在梯度消失的问题。 我发现卷积神经网络 (CNN) 如何摆脱这种消失的梯度问题（为什么？）。

此外，在一些论文中，还讨论了一些用于 CNN 的预训练方法。 有人可以解释一下吗？

    (1) the resons for pretraining in CNN and 
    (2) what are the problems/limitations with CNN?
    (3) any relavent papers talking about the limitation of CNN?

提前致谢。

【问题讨论】：

只是关于第一点。 CNN 作为其他类型的深度学习方法尝试学习许多节点和层，这会削弱反向传播算法的能力。输出节点中 10% 的误差差异可能导致第一层更新 0.000001%。预训练（无监督方法）不会遇到这个问题，并且可用于在使用反向传播进行微调（并将模式与我们所需的输出相关联）之前更新网络以获得有意义的权重。

尝试在交叉验证中查找此内容：stats.stackexchange.com/search?q=cnn

【参考方案1】：

预训练是一种正则化技术。它提高了模型的泛化精度。由于网络暴露于大量数据（我们在许多任务中有大量无监督数据），权重参数被带到一个更有可能代表整体数据分布的空间，而不是过度拟合基础数据的特定子集分配。神经网络，尤其是那些具有大量隐藏单元的高模型表示能力的网络，往往会过度拟合您的数据，并且容易受到随机参数初始化的影响。此外，由于初始层以监督方式正确初始化，梯度稀释问题不再那么严重。这就是为什么预训练被用作监督任务的初始步骤，通常使用梯度下降算法进行。

CNN 与其他神经网络有着相同的命运。参数太多需要调优；最佳输入块大小、隐藏层数、每层特征图数、池化和步幅大小、归一化窗口、学习率等。因此，与其他 ML 技术相比，模型选择问题相对困难。大型网络的训练要么在 GPU 上进行，要么在 CPU 集群上进行。

【讨论】：

我不确定其他神经网络，但我相信 CNN 还不能有效地在集群上进行训练。它通常在 GPU 上完成。我当然希望得到纠正。

我在集群上训练它们，这显然不是一种有效的方法。但是，关于如何在没有 GPU 的大型机器上训练深度网络的工作仍在进行中。如果你好奇，我会推荐你​​看这篇论文：cs.stanford.edu/people/ang/…