深度学习入门之Mnist
参看Deep learning from scratch,学习到反向传播网络后,把网络调通了,但是训练后损失函数减小,准确率没有变化,和瞎猜一样,是为什么呢?只有在看看各层缺少什么,关键是我的参数和书中例子差不多,到底是为什么呢?
调试了一晚上,应该是反向传播的值为零了,梯度为零,参数没有调整。
又折腾了一天,去看书上的源码,才发现作者所用的像素值是经过归一化(0-1),而我直接就使用原生的像素值,搞出来的模型基本没有进步。然后我试着改变了学习率,rate=10,0.01,过大都没有学习到模型的特点,过小收敛的很慢。在个小例子说明了数据预处理和超参数对于deep learning很重要啊。
日进有功
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· 阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗?
· 【译】Visual Studio 中新的强大生产力特性
· 【设计模式】告别冗长if-else语句:使用策略模式优化代码结构
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义