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问神经网络的性能是否取决于展开权值的方法？
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Data Science用户

提问于 2016-11-03 07:42:26

回答 1查看 140关注 0票数 0

假设我们有神经网络的权重(theta1和theta2)，即：

theta1 =[1, 2, 3]
theta2= [4, 5, 6]

如果我们在matlab/octave中将这些权重展开为一个一维数组，我们将得到：

theta = [theta1(:);theta2(:)]
%theta = [1, 4, 2, 5, 3, 6]

例如，如果我们以一种稍微不同的方式展开这些权重，请考虑下面的python代码：

theta = np.array(theta1,theta2)
  theta = theta.ravel()
  #theta = [1,2,3,4,5,6]

我用渐变下降法实现了一个神经网络，它工作得很好，但同样的实现在python中不起作用(%准确度= 10%)。python实现唯一的不同之处在于权重的展开方式。那么，神经网络的性能真的取决于权重的展开方式吗？

machine-learning

neural-network

deep-learning

gradient-descent

回答 1

Data Science用户

发布于 2016-11-03 10:09:25

我并不真正理解你的表示法，也没有很多展开的经验，但据我所知，只有一种方法可以将你的2个权重(theta1 & theta2)转换成一个单一的权重(θ)。

如果您将您的python代码调整为如下所示：

theta = np.array(theta1,theta2)
theta = np.ravel(theta, order='F')
#theta = [1, 4, 2, 5, 3, 6]

现在起作用了吗？如果是这样的话，你不能只是选择如何“展开”你的重量。

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/14902

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