神经网络处理器是什么意思 卷积神经网络训练图像数据很卡？
卷积神经网络训练图像数据很卡？
我想你需要先确定你是使用CPU还是GPU。安装tensorflow时，如果安装了GPU版本，则使用默认GPU。你可以在运行程序之前打开探测器。例如，Watch-n0.1nvidiasmi（Ubuntu）命令可以用来检测GPU。CPU和内存系统（我不知道你用什么系统）也有可视化监控程序。
程序卡，但还是可以运行的，我猜应该是用CPU在计算时，内存不够，用虚拟内存时，卡就多了。
如何判断神经网络是否过度训练？
在机器学习中，如果训练样本太少，训练步骤太多，训练模型容易出现过度训练，会记录更多训练样本的特征，忽略样本间的共性挖掘。过度训练的特点是当模型对训练样本进行线性回归或分类时，损失很小，精度很高，甚至很快达到100%。但当模型对测试样本进行验证时，损失很大，精度严重降低。
为了解决过度训练的问题，首先将神经网络隐层中的部分神经元按一定比例丢弃，以降低神经元之间的连接强度；其次，对神经网络各层的训练参数进行标准化，以防止变化过快，从而降低网络性能减少训练次数；第三，实时检测训练损失；第四，适当增加训练样本数，减少训练步数，也可以减少训练过度的问题。
神经网络计算棒的算力能与和GPU在机器学习/深度学习方面匹敌吗？
不同于GPU显卡、FPGA等大功率、高性能的神经网络训练设备，神经网络计算棒往往利用训练好的模型来提供预测服务。与需要巨大计算能力的训练模型相比，预测服务的计算量大大减少。主要应用场景是移动终端设备（如清扫机器人、送货机器人等），受计算能力和功耗的制约，不能使用Wi-Fi模块实时维护网络，不能使用大功率GPU图形卡。神经网络计算棒是最好的解决方案。
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