神经网络数据集要求 用同一数据集训练神经网络，每次训练结果不一样，有时正确率很高，有时很低，为什么？

用同一数据集训练神经网络，每次训练结果不一样，有时正确率很高，有时很低，为什么？

其实这个问题的实质是，如果我们用机器学习算法在数据集上训练一次数据模型，保存模型，然后用同样的算法和同样的数据集和数据排序再训练一遍，第一个模型和第二个模型是一样的吗？

这可能是因为神经网络用增益或权重的随机值初始化，然后每个模拟在训练阶段有不同的起点。如果您希望始终保持相同的初始权重，可以尝试为初始权重修复种子以消除问题。

如果我们深入研究这个问题，我们可以根据ml算法的“确定性”来对其进行分类。当从同一个数据集进行训练时：

一个是总是生成相同的模型，并且记录以相同的顺序呈现；

另一个是总是生成不同的模型，并且记录顺序不同。

在实践中，大多数是“不确定的”。模型变化的原因可能是机器学习算法本身存在随机游走、不同权值的随机初始化、不同分量的概率分布抽样来分配优化函数。

虽然模型的“不确定性”可能会对单个训练结果造成干扰，但我们也可以用“不确定性”来确认模型的稳定性，如决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等，最终可以通过多次迭代来确认模型的稳定性。

如何估算神经网络的最优学习率？

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具体来说，当前主流的神经网络模型使用梯度下降算法进行训练，或学习参数。学习速率决定权重在梯度方向上成批移动的距离。理论上，学习率越高，神经网络的学习速度越快。但是，如果学习速率过高，可能会“穿越”损失函数的最小值，导致收敛失败。

上图左边是高学习率，右边是低学习率，来源：mikkel Duif（quora）

那么，如何找到最佳学习率？

方法。但是，这种方法的初始学习率（上例中为0.1）不应该太高。如果初始学习率太高，可能会“穿越”最优值。

另外，还有另外一种思路，就是逆向操作，从学习率很低开始，每批之后再提高学习率。例如，从0.00001到0.0001，再到0.001，再到0.01，再到0.1。这个想法背后的直觉是，如果我们总是以很低的学习率学习，我们总是可以学习到最好的权重（除非整个网络架构有问题），但它将非常缓慢。因此，从一个很低的学习率开始，我们可以肯定地观察到损失函数的下降。然后逐渐加大学习率，直到学习率过高，导致发散。该方法还避免了上述方法初始学习率过高，一次“穿越”最优值的隐患。这是Leslie n.Smith在2015年的论文《训练神经网络的循环学习率》中提出的方法。

有什么提高注意力的训练方法？

感谢您的邀请

！提高注意力的方法只有一种，那就是一直用眼睛和心！神经网络不是大数据，神经网络是一种大数据处理方法。

自2016年以来，阿尔法犬以4:1夺得人类围棋冠军，以神经网络为代表的人工智能开始流行。神经网络（现在一般称为人工神经网络），它是一种模拟动物神经网络行为特征、分布式并行信息处理算法的数学模型。这种网络依赖于系统的复杂性，通过调整大量内部节点之间的关系，从而达到处理信息的目的。

大数据和神经网络（以及其他人工智能）经常一起讨论，而且它们密切相关。正是因为有大量关于用户行为的网络大数据，我们可以利用神经网络等方法对大数据进行分析，从而模拟人类的行为，使计算机也能识别图形、识别声音、分析问题、找到问题的最优解等。大数据的出现和兴起，也带动了神经网络技术的发展。为了处理大量的搜索行为数据，Google投入了大量的研究人员对人工神经网络进行优化以提高效率，最终开发出alpha狗。阿里巴巴、百度等其他公司也在神经网络等人工智能技术领域投入了大量研究人员。

神经网络和大数据可以简单地分别与人的大脑和所见所闻进行比较。神经网络是一种数据处理方法，它往往依赖于计算机程序；大数据是大量的客观数据和信息，大数据不依赖于计算机程序，而是存储在硬盘、云硬盘等物理设备中。

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