神经网络的训练参数

Ⅰ 神经网络参数如何确定

神经网络各个网络参数设定原则：

①、网络节点  网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数4、5、6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。

②、初始权值的确定  初始权值是不应完全相等的一组值。已经证明，即便确定  存在一组互不相等的使系统误差更小的权值，如果所设Wji的的初始值彼此相等，它们将在学习过程中始终保持相等。故而，在程序中，我们设计了一个随机发生器程序，产生一组一0.5~+0.5的随机数，作为网络的初始权值。

③、最小训练速率  在经典的BP算法中，训练速率是由经验确定，训练速率越大，权重变化越大，收敛越快；但训练速率过大，会引起系统的振荡，因此，训练速率在不导致振荡前提下，越大越好。因此，在DPS中，训练速率会自动调整，并尽可能取大一些的值，但用户可规定一个最小训练速率。该值一般取0.9。

④、动态参数  动态系数的选择也是经验性的，一般取0.6 ~0.8。

⑤、允许误差  一般取0.001~0.00001，当2次迭代结果的误差小于该值时，系统结束迭代计算，给出结果。

⑥、迭代次数  一般取1000次。由于神经网络计算并不能保证在各种参数配置下迭代结果收敛，当迭代结果不收敛时，允许最大的迭代次数。

⑦、Sigmoid参数 该参数调整神经元激励函数形式，一般取0.9~1.0之间。

⑧、数据转换。在DPS系统中，允许对输入层各个节点的数据进行转换，提供转换的方法有取对数、平方根转换和数据标准化转换。

(1)神经网络的训练参数扩展阅读：

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：

1.生物原型

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

2.建立模型

根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

3.算法

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

Ⅱ BP神经网络的Training Parameters中各个参数都是什么意思啊

max_fail 最大失败步数，如设置为100，则训练到100步还没成功也会停止训练
mem_rec
min_grad 最小梯度，梯度下降法中出现回，设答置一个值之后，如果训练下降梯度不达此值训练也只能停止
mu 参数μ
mu_dec
mu_inc
mu_max
show 显示步数，如果设为50，则运行后会每隔50步显示一下运行结果
time 训练时间限制，同max_fail，min_grad 作用一样

Ⅲ 卷积神经网络参数解析

（1）现象：

        （1-1）一次性将batch数量个样本feed神经网络，进行前向传播；然后再进行权重的调整，这样的一整个过程叫做一个回合（epoch），也即一个batch大小样本的全过程就是一次迭代。

        （1-2）将训练数据分块，做成批(batch training)训练可以将多个训练数据元的loss function求和，使用梯度下降法，最小化 求和后的loss function ，进而对神经网络的参数进行优化更新

（2）一次迭代：包括前向传播计算输出向量、输出向量与label的loss计算和后向传播求loss对权重向量 w 导数（梯度下降法计算），并实现权重向量 w 的更新。

（3）优点：

        （a）对梯度向量（代价函数对权值向量 w 的导数）的精确估计，保证以最快的速度下降到局部极小值的收敛性；一个batch一次梯度下降；

        （b）学习过程的并行运行；

        （c）更加接近随机梯度下降的算法效果；

        （d）Batch Normalization 使用同批次的统计平均和偏差对数据进行正则化，加速训练，有时可提高正确率 [7]

（4）现实工程问题：存在计算机存储问题，一次加载的batch大小受到内存的影响；

（5）batch参数选择：

        （5-1）从收敛速度的角度来说，小批量的样本集合是最优的，也就是我们所说的mini-batch，这时的batch size往往从几十到几百不等，但一般不会超过几千

        （5-2）GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能，因此设置成16、32、64、128...时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优

    （6）4种加速批梯度下降的方法 [8] ：

        （6-1）使用动量－使用权重的 速度 而非 位置 来改变权重。

        （6-2）针对不同权重参数使用不同学习率。

        （6-3）RMSProp－这是Prop 的均方根 ( Mean Square ) 改进形式，Rprop 仅仅使用梯度的符号，RMSProp 是其针对 Mini-batches 的平均化版本

        （6-4）利用曲率信息的最优化方法。

（1）定义：运用梯度下降算法优化loss成本函数时，权重向量的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η

（2）效果：

        （2-1）学习率η越小，每次迭代权值向量变化小，学习速度慢，轨迹在权值空间中较光滑，收敛慢；

        （2-2）学习率η越大，每次迭代权值向量变化大，学习速度快，但是有可能使变化处于震荡中，无法收敛；

    （3）处理方法：

        （3-1）既要加快学习速度又要保持稳定的方法修改delta法则，即添加动量项。

    （4）选择经验：

        （4-1）基于经验的手动调整。 通过尝试不同的固定学习率，如0.1, 0.01, 0.001等，观察迭代次数和loss的变化关系，找到loss下降最快关系对应的学习率。

        （4-2）基于策略的调整。

                （4-2-1）fixed 、exponential、polynomial

                （4-2-2）自适应动态调整。adadelta、adagrad、ftrl、momentum、rmsprop、sgd

    （5）学习率η的调整：学习速率在学习过程中实现自适应调整（一般是衰减）

        （5-1）非自适应学习速率可能不是最佳的。

        （5-2）动量是一种自适应学习速率方法的参数，允许沿浅方向使用较高的速度，同时沿陡峭方向降低速度前进

        （5-3）降低学习速率是必要的，因为在训练过程中，较高学习速率很可能陷入局部最小值。

参考文献：

[1]  Simon Haykin. 神经网络与机器学习[M]. 机械工业出版社, 2011.

[2]   训练神经网络时如何确定batch的大小？

[3]   学习笔记：Batch Size 对深度神经网络预言能力的影响  

[4]   机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size.  http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44265967

[5]   深度学习如何设置学习率 . http://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/52902666

[6]   调整学习速率以优化神经网络训练. https://zhuanlan.hu.com/p/28893986

[7]   机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？

[8]   Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton .

[9]   如何确定卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数

[10]   卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？

Ⅳ MATLAB中如何获取BP神经网络训练后的参数

sim命令将运行指定的模型。模型执行时使用传递给sim命令的数据，这些数据包括在options结构中设定的参数值。a=sim(net,[ ])中，net是你的训练网络，后面的中括号是你要训练的结构参数！