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机器学习25:导致训练网络不收敛的原因分析

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简介：
本教程深入剖析了训练神经网络过程中常见的不收敛问题，探讨其背后的技术原因，并提供实用的解决方案。 可能导致训练网络不收敛的几种原因包括： 1. 没有进行数据归一化； 2. 未能检查预处理结果与最终的训练测试效果之间的关系； 3. 数据没有经过适当的预处理； 4. 缺乏正则化的应用； 5. Batch Size设置过大； 6. 学习率设定不合理； 7. 最后一层激活函数选择不当； 8. 网络中存在坏梯度问题，例如使用ReLU时负值的梯度为0导致反向传播中断； 9. 参数初始化方式错误； 10. 网络结构设计不恰当。

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  • 机器学习25:导致训练网络不收敛的原因分析
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    本教程深入剖析了训练神经网络过程中常见的不收敛问题，探讨其背后的技术原因，并提供实用的解决方案。 可能导致训练网络不收敛的几种原因包括： 1. 没有进行数据归一化； 2. 未能检查预处理结果与最终的训练测试效果之间的关系； 3. 数据没有经过适当的预处理； 4. 缺乏正则化的应用； 5. Batch Size设置过大； 6. 学习率设定不合理； 7. 最后一层激活函数选择不当； 8. 网络中存在坏梯度问题，例如使用ReLU时负值的梯度为0导致反向传播中断； 9. 参数初始化方式错误； 10. 网络结构设计不恰当。
     
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