神经网络训练时参数的选取

fengbopt · 发表于 2006-5-11 09:38

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在做个网络训练,输入的向量和目标向量的数据量很大,是两万多个吧,在选取隐层神经元的数目和训练参数的选取上没有概念,试着训练过,那个误差都是好大的10的几次方的那样,把神经元加大,计算机就死机了,不出结果,很是郁闷. 不知道有没有人做过大的数据的训练,能不能给点建议,怎样确定训练的参数,使得误差降到0以下.[em06]

lxq · 发表于 2006-5-11 10:14

这个问题好象是很难解决 不知道LZ用什么网络训练的？ 用一般的PC机估计很难实现预期结果的。 这么大的输入应该减小神经元数目 选个不是很耗内存的算法试试吧~ 但估计训练时间会很长

[此贴子已经被作者于2006-5-11 10:18:06编辑过]

fengbopt · 发表于 2006-5-11 10:17

用的是最简单的BP网络,

lxq · 发表于 2006-5-11 10:38

换一种算法吧~ 呵呵我也是刚学 不是很懂~ 比如：Powell-Beale 共轭梯度算法 或比例共轭梯度算法来训练

fengbopt · 发表于 2006-5-11 10:48

好.中午试试.

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