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问神经网络在简单x^2函数中的应用
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Data Science用户

提问于 2016-03-14 14:33:11

回答 2查看 205关注 0票数 2

我试着训练一个简单的x^2函数的神经网络。

我用excel开发了训练数据。第一列(X) =RANDBETWEEN( -5 ,5) i.即-5至5之间的随机整数
第二列--简单正方形--第一列
第三列，如果第二列小于12.5，则输出'y‘列为0或1.0。

我做了850个训练例子，使用第一列作为'X‘，第三列作为'y’。

然而，我只能得到63%的训练准确率！

我哪里出错了？我将input_layer改为1，并尝试了5到35之间的隐藏单元。尝试了正则化λ0到2，但仍然只有63%的准确性！我哪里出错了？

如果h2(i)>0.5，则我的预测函数为p=1。

如有任何帮助，将不胜感激！

我还注意到，我的神经网络的输出为0.3XXX，用于所有的训练examples...how，这可能吗？？

machine-learning

classification

neural-network

beginner

octave

回答 2

Data Science用户

发布于 2016-03-15 01:08:58

我使用keras重新实现了您在python中的设置。我使用的隐藏层大小为25，我所有的激活是乙状结肠的，我获得了99.88%的准确性。尝试运行您的算法在更多的时代。使用二进制交叉熵作为损失函数，尝试降低梯度下降算法的学习速度。这将有助于提高您的准确性。我对性能不佳的唯一解释是，你被困在了一个局部最小值，如果是这样的话，不同的权重初始化应该会解决这个问题。

票数 3

Data Science用户

发布于 2016-03-17 16:31:16

问题解决了！我的代价是错误的，由于缺少一个括号，formula...lambda没有与两个θ组件相乘！解决了这个问题，现在一切都好了。:-)

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/10699

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