網路訓練

① 神經網路中的訓練次數是指什麼

神經網路中的訓練次數是訓練時，1個batch訓練圖像通過網路訓練一次（一次前向傳播+一次後向傳播），每迭代一次權重更新一次；測試時，1個batch測試圖像通過網路一次（一次前向傳播）的次數。

在機器學習和相關領域，人工神經網路（人工神經網路）的計算模型靈感來自動物的中樞神經系統（尤其是腦），並且被用於估計或可以依賴於大量的輸入和一般的未知近似函數。人工神經網路通常呈現為相互連接的「神經元」，它可以從輸入的計算值，並且能夠機器學習以及模式識別由於它們的自適應性質的系統。

例如，用於手寫體識別的神經網路是由一組可能被輸入圖像的像素激活的輸入神經元來限定。後進過加權，並通過一個函數（由網路的設計者確定的）轉化，這些神經元的致動被上到其他神經元然後被傳遞。重復此過程，直到最後，一輸出神經元被激活。這決定了哪些字元被讀取。

(1)網路訓練擴展閱讀

神經網路分類：

1、選擇模式：這將取決於數據的表示和應用。過於復雜的模型往往會導致問題的學習。

2、學習演算法：在學習演算法之間有無數的權衡。幾乎所有的演算法為了一個特定的數據集訓練將會很好地與正確的超參數合作。然而，選擇和調整的演算法上看不見的數據訓練需要顯著量的實驗。

3、穩健性：如果該模型中，成本函數和學習演算法，適當地選擇所得到的神經網路可以是非常健壯的。有了正確的實施，人工神經網路，可以自然地應用於在線學習和大型數據集的應用程序。其簡單的實現和表現在結構上主要依賴本地的存在，使得在硬體快速，並行實現。

② 神經網路學習和訓練有什麼區別

這兩個概念實際上來是互自相交叉的，例如，卷積神經網路（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（Deep Belief Nets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。
深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。

③ 如何在matlab 裡面訓練網路

BP 網路的推廣能力。在本例中，我們採用兩種訓練方法，即 L-M 優化演算法(trainlm 函數訓練後的神經網路對樣本數據點實現了「過度匹配」，而經 trainbr

④ 怎樣進行網路訓練治療弱視

網路來訓練是我們目前弱視治源療效果最好的方法之一。孩子有興趣，容易配合治療。如果您家有上網條件，建議給孩子使用網路訓練。根據孩子情況，制定一套屬於孩子自己的弱視訓練方案，通過上訓練的中心網址，輸入自己的用戶名及密碼。進行訓練。

⑤ 什麼神經網路訓練學習學習有哪幾種方式

神經網路的學習演算法很多 ， 根據一種廣泛採用的分類方法 ， 可將神經網路的學習演算法
歸納為 3 類 。 一類是有導師學習 ， 一類為無導師學習 ， 還有一類是灌輸式學習 。

《人工神經網路教程》(韓力群)

⑥ matlab 神經網路一直訓練不好。

歸一化：使用Matlab自帶的mapminmax函數。

mapminmax按行逐行地對數據進行標准化處理，將每一行數據分別標准化到區間[ymin, ymax]內，其計算公式是：y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin。如果某行的數據全部相同，此時xmax=xmin，除數為0，則Matlab內部將此變換變為y = ymin。

(1) [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——將數據X歸一化到區間[YMIN,YMAX]內，YMIN和YMAX為調用mapminmax函數時設置的參數，如果不設置這兩個參數，這默認歸一化到區間[-1, 1]內。標准化處理後的數據為Y，PS為記錄標准化映射的結構體。
【例1】Matlab命令窗口輸入：X=12+8*randn(6,8); [Y,PS] = mapminmax(X,0,1)，則將隨機數矩陣X按行逐行標准化到區間[0,1]內，並返回標准矩陣Y和結構體PS（至於它的作用，將在後面介紹到），它記錄了X的行數、X中各行的最大值與最小值等信息。這里：
PS =
name: 'mapminmax'
xrows: 6
xmax: [6x1 double]
xmin: [6x1 double]
xrange: [6x1 double]
yrows: 6
ymax: 1
ymin: 0
yrange: 1
no_change: 0
gain: [6x1 double]
xoffset: [6x1 double]

(2) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) ——將YMIN和YMAX組成的結構體FP作為映射參數(FP.ymin和FP.ymax.)對進行標准化處理。
【例2】Matlab命令窗口輸入：XX=12+8*randn(6,8); FP.ymin=-2; FP.ymax=2; [YY,PSS] = mapminmax(XX,FP)，則將隨機數矩陣X按行逐行標准化到區間[-2,2]內，並返回標准矩陣YY和結構體PSS。

(3) Y = mapminmax('apply',X,PS) ——根據已有給定的數據標准化處理映射PS，將給定的數據X標准化為Y。
【例3】在例1的基礎上，Matlab命令窗口輸入：XXX=23+11*randn(6,8); YYY= mapminmax('apply',XXX,PS)，則根據例1的標准化映射，將XXX標准化（結果可能不全在先前設置的[YMIN,YMAX]內，這取決於XXX中數據相對於X中數據的最大值與最小值的比較情況）。注意：此時，XXX的行數必須與X的行數（PS中已記錄）相等，否則無法進行；列數可不等。

(4) X = mapminmax('reverse',Y,PS) ——根據已有給定的數據標准化處理映射PS，將給定的標准化數據Y反標准化。
【例4】在例1的基礎上，Matlab命令窗口輸入：YYYY=rand(6,8); XXXX = mapminmax('reverse', YYYY,PS)，則根據例1的標准化映射，將YYYY反標准化。注意：此時，YYYY的行數必須與X的行數（PS中已記錄）相等，否則無法進行；列數可不等。

(5) dx_dy = mapminmax('dx_dy',X,Y,PS) ——根據給定的矩陣X、標准化矩陣Y及映射PS，獲取逆向導數(reverse derivative)。如果給定的X和Y是m行n列的矩陣，那麼其結果dx_dy是一個1×n結構體數組，其每個元素又是一個m×n的對角矩陣。這種用法不常用，這里不再舉例。

對於另一個問題：使用sim函數來得到輸出，一般來說會有誤差，不可能與預計輸出完全相等的。

⑦ 如何加快深度網路訓練

要麼改進演算法
如果你說的是想提高收斂速度...
嘗試用預訓練的網路和調節learningrate