我使用代码 here 为神经网络编写了以下反向传播例程举个例子。我面临的问题让我感到困惑，并将我的调试技能推向了极限。
我面临的问题相当简单:随着神经网络的训练，其权重被训练为零，而准确度没有提高。
我已经多次尝试修复它，验证:
一些信息:
我不确定从这里到哪里去。我已经确认所有我知道要检查的东西都运行正常，但仍然无法正常工作，所以我在这里问。以下是我用来反向传播的代码:
def backprop(train_set, wts, bias, eta):
learning_coef = eta / len(train_set[0])
for next_set in train_set:
# These record the sum of the cost gradients in the batch
sum_del_w = [np.zeros(w.shape) for w in wts]
sum_del_b = [np.zeros(b.shape) for b in bias]
for test, sol in next_set:
del_w = [np.zeros(wt.shape) for wt in wts]
del_b = [np.zeros(bt.shape) for bt in bias]
# These two helper functions take training set data and make them useful
next_input = conv_to_col(test)
outp = create_tgt_vec(sol)
# Feedforward step
pre_sig = []; post_sig = []
for w, b in zip(wts, bias):
next_input = np.dot(w, next_input) + b
pre_sig.append(next_input)
post_sig.append(sigmoid(next_input))
next_input = sigmoid(next_input)
# Backpropagation gradient
delta = cost_deriv(post_sig[-1], outp) * sigmoid_deriv(pre_sig[-1])
del_b[-1] = delta
del_w[-1] = np.dot(delta, post_sig[-2].transpose())
for i in range(2, len(wts)):
pre_sig_vec = pre_sig[-i]
sig_deriv = sigmoid_deriv(pre_sig_vec)
delta = np.dot(wts[-i+1].transpose(), delta) * sig_deriv
del_b[-i] = delta
del_w[-i] = np.dot(delta, post_sig[-i-1].transpose())
sum_del_w = [dw + sdw for dw, sdw in zip(del_w, sum_del_w)]
sum_del_b = [db + sdb for db, sdb in zip(del_b, sum_del_b)]
# Modify weights based on current batch
wts = [wt - learning_coef * dw for wt, dw in zip(wts, sum_del_w)]
bias = [bt - learning_coef * db for bt, db in zip(bias, sum_del_b)]
return wts, bias
根据 Shep 的建议，我检查了训练形状为 [2, 1, 1] 的网络始终输出 1 时发生的情况，事实上，在这种情况下网络训练正确。在这一点上，我最好的猜测是梯度对 0 的调整过于强烈，而对 1 的调整太弱，导致净减少，尽管每一步都有增加 - 但我不确定。
最佳答案
我想您的问题在于选择初始权重和选择权重算法的初始化。 Jeff Heaton Encog 的作者声称它通常比其他初始化方法表现更差。 Here是权重初始化算法性能的另一个结果。同样根据我自己的经验，建议您使用不同的符号值来初始化您的权重。即使在我拥有不同符号的所有正输出权重的情况下，也比相同符号的表现更好。
关于python - 为什么这种反向传播实现无法正确训练权重？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30491307/
类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我在从html页面生成PDF时遇到问题。我正在使用PDFkit。在安装它的过程中，我注意到我需要wkhtmltopdf。所以我也安装了它。我做了PDFkit的文档所说的一切......现在我在尝试加载PDF时遇到了这个错误。这里是错误:commandfailed:"/usr/local/bin/wkhtmltopdf""--margin-right""0.75in""--page-size""Letter""--margin-top""0.75in""--margin-bottom""0.75in""--encoding""UTF-8""--margin-left""0.75in""-
我有一个模型:classItem项目有一个属性“商店”基于存储的值，我希望Item对象对特定方法具有不同的行为。Rails中是否有针对此的通用设计模式？如果方法中没有大的if-else语句，这是如何干净利落地完成的？ 最佳答案 通常通过Single-TableInheritance. 关于ruby-on-rails-Rails-子类化模型的设计模式是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我正在使用的第三方API的文档状态:"[O]urAPIonlyacceptspaddedBase64encodedstrings."什么是“填充的Base64编码字符串”以及如何在Ruby中生成它们。下面的代码是我第一次尝试创建转换为Base64的JSON格式数据。xa=Base64.encode64(a.to_json) 最佳答案 他们说的padding其实就是Base64本身的一部分。它是末尾的“=”和“==”。Base64将3个字节的数据包编码为4个编码字符。所以如果你的输入数据有长度n和n%3=1=>"=="末尾用于填充n%
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
为什么4.1%2返回0.0999999999999996？但是4.2%2==0.2。 最佳答案 参见此处:WhatEveryProgrammerShouldKnowAboutFloating-PointArithmetic实数是无限的。计算机使用的位数有限(今天是32位、64位)。因此计算机进行的浮点运算不能代表所有的实数。0.1是这些数字之一。请注意，这不是与Ruby相关的问题，而是与所有编程语言相关的问题，因为它来自计算机表示实数的方式。 关于ruby-为什么4.1%2使用Ruby返
我对最新版本的Rails有疑问。我创建了一个新应用程序(railsnewMyProject)，但我没有脚本/生成，只有脚本/rails，当我输入ruby./script/railsgeneratepluginmy_plugin"Couldnotfindgeneratorplugin.".你知道如何生成插件模板吗？没有这个命令可以创建插件吗？PS:我正在使用Rails3.2.1和ruby1.8.7[universal-darwin11.0] 最佳答案 随着Rails3.2.0的发布，插件生成器已经被移除。查看变更日志here.现在
我尝试运行2.x应用程序。我使用rvm并为此应用程序设置其他版本的ruby:$rvmuseree-1.8.7-head我尝试运行服务器，然后出现很多错误:$script/serverNOTE:Gem.source_indexisdeprecated,useSpecification.Itwillberemovedonorafter2011-11-01.Gem.source_indexcalledfrom/Users/serg/rails_projects_terminal/work_proj/spohelp/config/../vendor/rails/railties/lib/r
我正在尝试在我的centos服务器上安装therubyracer，但遇到了麻烦。$geminstalltherubyracerBuildingnativeextensions.Thiscouldtakeawhile...ERROR:Errorinstallingtherubyracer:ERROR:Failedtobuildgemnativeextension./usr/local/rvm/rubies/ruby-1.9.3-p125/bin/rubyextconf.rbcheckingformain()in-lpthread...yescheckingforv8.h...no***e