Aleks Asked:2021-11-29 21:59:52 +0000 UTC2021-11-29 21:59:52 +0000 UTC 2021-11-29 21:59:52 +0000 UTC 错误反向传播算法——神经网络的输出出现错误 772 使用反向传播算法编写了一个神经网络。 理论上，在训练结束时，输出层神经元的误差平方和应趋于零。对我来说，在经过任意数量的训练 epoch 后，它会“稳定”在某个值 (3)。 监督学习，输入向量-编码数字/字母，输入维度-35（7x5，1-黑色，0-白色，例如字母Y编码为1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1) нейронные-сети 2 个回答 Voted MaxU - stop genocide of UA 2021-11-29T23:25:13Z2021-11-29T23:25:13Z В теории, в конце обучения сумма квадратов ошибки по нейронам выходного слоя должна стремиться к нулю- 你从哪里得到这些信息？ 在训练结束时，我们必须选择误差/损失函数具有最小值（即全局最小值）的神经元权重 - 对于或多或少的大型真实数据集，您几乎永远无法选择这样的权重误差函数将等于零。如果确实如此，那就相当糟糕了，因为。它是过拟合模型的指标。 Best Answer Aleks 2021-12-10T22:59:33Z2021-12-10T22:59:33Z 问题已解决 - 错误地考虑了权重的校正 + 导数的计算存在错误。
В теории, в конце обучения сумма квадратов ошибки по нейронам выходного слоя должна стремиться к нулю- 你从哪里得到这些信息？在训练结束时，我们必须选择误差/损失函数具有最小值（即全局最小值）的神经元权重 - 对于或多或少的大型真实数据集，您几乎永远无法选择这样的权重误差函数将等于零。如果确实如此，那就相当糟糕了，因为。它是过拟合模型的指标。
问题已解决 - 错误地考虑了权重的校正 + 导数的计算存在错误。