训练好的神经网络怎么用,神经网络训练各个阶段用到的技术

MATLAB如何使用训练好的网络 2023-12-03 16:26 595 墨鱼

MATLAB如何使用训练好的网络

训练好的神经网络怎么用,神经网络训练各个阶段用到的技术

好的⽹络得到输出值通过⾃⼰不断的摸索，对于⼀维数据的拟合(线性拟合)，知道了怎么利⽤训练好的神经⽹络进⾏数据的输出，现总结如下：对于线性的函数拟合，⽐如y=5*x-10 如果查看模型输出检查点的文件夹（model），每次保存时应该会看到3个单独的文件：型号.ckpt-xxx.数据，

╯＾╰ 步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模1、随机生成2000组两维随机数(x1,x2),并计算对应的输出y=x1^2+x2^2,前1500组数据作为训练数据input_train,后500组数据作为测试数据input_test在MATLAB中，可以使用函数genFunction来将训练好的神经网络转化为可调用的函数。首先，使用训练数据来训练神经网络：net= train(net,X,Y); 接着，使用genFunctio

在自己训练新网络时，可以从0.1开始尝试，如果loss不下降的意思，那就降低，除以10,用0.01尝试，一般来说0.01会收敛，不行的话就用0.001. 学习率设置过大，很容易震荡。不过刚刚开始不建议Keras 如何利用训练好的神经网络进行预测分成两种情况，一种是公开的训练好的模型，下载后可以使用的，一类是自己训练的模型，需要保存下来，以备今后使用。如果

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模将输入a编码为字符串，再将其每位数字（甚至最后一位数字）作为网络的输入特征x，送入某个神经网络；将

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