1.训练太慢

用nimibatch代替fullbatch

https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html

2.过拟合

最直接的解决过拟合问题的办法是增加训练数据量

使用dropout层

3.损失率波动不下降，欠拟合（梯度消失）

Batch Normalization

4.训练开始时后出现损失函数值为nan（梯度爆炸）

学习率太大

自主搭建CNN训练时遇到的问题的更多相关文章

  1. keras训练cnn模型时loss为nan

    keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimiz ...

  2. 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

    Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 Ma ...

  3. keras入门（三）搭建CNN模型破解网站验证码

    项目介绍   在文章CNN大战验证码中,我们利用TensorFlow搭建了简单的CNN模型来破解某个网站的验证码.验证码如下: 在本文中,我们将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的 ...

  4. 使用卷积神经网络CNN训练识别mnist

    算的的上是自己搭建的第一个卷积神经网络.网络结构比较简单. 输入为单通道的mnist数据集.它是一张28*28,包含784个特征值的图片 我们第一层输入,使用5*5的卷积核进行卷积,输出32张特征图, ...

  5. 神经网络训练时出现nan错误

    现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是 ...

  6. DenseNet算法详解——思路就是highway，DneseNet在训练时十分消耗内存

    论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http: ...

  7. 理解dropout——本质是通过阻止特征检测器的共同作用来防止过拟合 Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了

    理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/torna ...

  8. Convolutional Neural Network-week1编程题（一步步搭建CNN模型）

    Convolutional Neural Networks: Step by Step implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers ...

  9. caffe下训练时遇到的一些问题汇总

    1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以 ...

随机推荐

  1. RK哈希（Rabin_Karp 哈希）

    Rabin_Karp 哈希通过比较hash值是否相等来比较每个字符串是否相等有概率出错(很小)字符串x1,x2,x3……xk基底e;模数mo;hash=(xk*e^0+xk-1*e^1+......+ ...

  2. 使用Pypi镜像源加速第三方库的安装

    Pypi是个好东西,类似于yum和apt-get,安装第三方库相当的方便,头疼的一点就是Python的官方源服务器在国内访问的速度确实不咋滴,好在douban开放了一个国内的镜像源,速度杠杠的. 如果 ...

  3. 洛谷P3302 森林

    题意:给定森林,可以把两棵树连起来或者询问链上第k大. 解:启发式合并. 我一开始想到了启发式合并但是发现这样做之后一棵子树就不是一段连续的区间了,那就不能子树xxx了,很迷惘. 后来看了题解发现本来 ...

  4. 【洛谷P2504】聪明的猴子 最小瓶颈树

    题目大意:给定一张 N 个顶点的完全图,边有边权,求该完全图的一棵最小瓶颈树. 最小瓶颈树:一棵最大边权值在同一张图的所有生成树中最小,即:最大边权值最小的生成树,其值为该树的最大边权的权值. 引理1 ...

  5. python Popen卡死问题

    程序经常卡死,定位了半天才定位到原因,原来是Popen导致的卡死: 程序如下: s = subprocess.Popen([*,*,*], stdout=subprocess.PIPE) ret = ...

  6. es7----proxy

    proxy是代理的意思,es7新增这个可以代理某个变量的“增删改查”,vue的核心原理就是这个~~ 基本使用方法: let json = {a: 123, c: 999} let p = new Pr ...

  7. Linux-Xshell会话保持

    1.Xshell客户端设置 2.服务端设置 修改/etc/ssh/sshd_config文件,找到 ClientAliveInterval 0和ClientAliveCountMax 3并将注释符号( ...

  8. 为ASP.NET控件加入快捷菜单

    ContextMenu Control 快捷菜单控件概述: MSDN Liabrary 中包含了几个DHTML快捷菜单的示例.分别提供了对这一功能的不能实现方法.一个快捷菜单就是在页面中任何位置的一组 ...

  9. 【译】使用OpenVAS 9进行漏洞扫描

    本文译自Vulnerability Scanning with OpenVAS 9 part 1: Installation & Setup系列,本文将融合目前已经发表的四个部分. Part ...

  10. NOI2001 方程的解数（双向搜索）

    solution 一道非常经典的双向搜索题目,先将前3个未知数枚举一遍得到方程的前半部分所有可能的值,取负存入第一个队列中再将后3个未知数枚举一遍,存入第二个队列中.这样我们只要匹配两个队列中相同的元 ...