神经网络如何提高准确率,神经网络收敛速度慢

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神经网络，你先学好高数里的很多级数，如泰勒展开式，傅里叶级数，洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用，神经网络最初都是单神经元，如果你对泰勒展开时比较深刻了之后，你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理，之后学习多层感。

当然是越慢。因为已经接近最低点，训练也进入误差曲面的平坦区，每次搜索的误差下降速度是减慢的。这一点可以在BP神经网络的误差调整公式上看出。

事实上收敛速度逐渐减慢，这是正常的，如果一定要避免这种情况，可以自适应改变学习率。由于传统BP算法的学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。

对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

开头注释：针对这些问题，都是在tensorflow框架下，去寻找代码解决问题的。

所以非tensorflow框架下编程的，可以看看出现该类问题的原因，以及解决问题的方向，具体的解决问题的代码需要自行查阅资料。

情况1：训练速度慢针对实体链接任务，搭建了Bi-LSTM+CNN的模型，目前训练速度很慢，半个小时才出一个批次的预测结果。

类比于手写数字识别，无论是使用LSTM，还是CNN，都不会很慢，最慢的至少在10分钟内能出每一个批次的预测结果。

常规的几种增强泛化能力的方法，罗列如下：1、较多的输入样本可以提高泛化能力；但不是太多，过多的样本导致过度拟合，泛化能力不佳；样本包括至少一次的转折点数据。

2、隐含层神经元数量的选择，不影响性能的前提下，尽量选择小一点的神经元数量。隐含层节点太多，造成泛化能力下降，造火箭也只要几十个到几百个神经元，拟合几百几千个数据何必要那么多神经元？

3、误差小，则泛化能力好；误差太小，则会过度拟合，泛化能力反而不佳。

4、学习率的选择，特别是权值学习率，对网络性能有很大影响，太小则收敛速度很慢，且容易陷入局部极小化；太大则，收敛速度快，但易出现摆动，误差难以缩小；一般权值学习率比要求误差稍微稍大一点点；另外可以使用变动的学习率，在误差大的时候增大学习率，等误差小了再减小学习率，这样可以收敛更快，学习效果更好，不易陷入局部极小化。

5、训练时可以采用随时终止法，即是误差达到要求即终止训练，以免过度拟合；可以调整局部权值，使局部未收敛的加快收敛。

深度学习，按个人的理解主要就是多层神经网络。而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络，目前在图像和音频信号上效果比较好，而在自然语言处理上效果没有显示出来。

深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布，从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据，这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布。

深度学习，它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越，就是学习能力的质变和新实现。度学习的前提在于大数据技术的成熟和支撑。同时，深度学习是一种经验的连接和运用。

它是人类的经验和智慧在机器中的再生和活化。