fengbopt 发表于 2006-5-11 09:38

神经网络训练时参数的选取

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.<BR>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.

lxq 发表于 2006-5-11 10:14

这个问题好象是很难解决<br>不知道LZ用什么网络训练的？<br>用一般的PC机估计很难实现预期结果的。<br>这么大的输入应该减小神经元数目<br>选个不是很耗内存的算法试试吧~<br>但估计训练时间会很长<br>
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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~ <BR><BR>呵呵 我也是刚学<BR><BR>不是很懂~ <BR><BR>比如：Powell-Beale 共轭梯度算法<BR>或比例共轭梯度算法来训练

fengbopt 发表于 2006-5-11 10:48

<P>好.中午试试.</P>
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