❶ 為什麼訓練神經網路時loss下降很慢並且在小范圍波動劇烈，精度卻沒有任何變化
考慮更換激活函數，或引入正則化。
❷ 本人訓練神經網路,用到工作站40cpu,cpu的利用率太低怎麼樣能讓利用率變高,目前只用了一個線程
1:程序起用太多。 解決方法:關閉一些程序
2:病毒、惡意代碼 。解決方法:下載最新的防病毒軟體,殺毒
3：系統運行應用軟體出錯，造成停止響應（尤其在WIN98中） 解決：強行關閉程序（CTRL+ALT+DEL）
4:實時監控軟體 解決：關閉
5:降溫軟體 解決：關閉
6：驅動不兼容如安裝via 4合1 驅動的時候，再進系統，資源佔用率高。
解決：上網當最新的
7：含HT技術的P4CPU由於自身設計的關系（為最大限度的利用CPU而優化），容易出現佔用率高。 解決：關閉HT
8、被別人入侵 。解決方法:用netstat -an 查看是否有一些異常的活動埠，一般防火牆可以解決問題。
9、其它原因: 拷CD、運行3DMARK、打開精品網路電視、電腦開機進入系統後的10多秒鍾、電腦做伺服器等，容易出現佔用率高。
❸ OPENNN如何加快神經網路訓練速度（54個輸入，100個隱層，1個輸出）
開頭注釋：針對這些問題，都是在tensorflow框架下，去尋找代碼解決問題的。所以非tensorflow框架下編程的，可以看看出現該類問題的原因，以及解決問題的方向，具體的解決問題的代碼需要自行查閱資料。
情況1：訓練速度慢
針對實體鏈接任務，搭建了Bi-LSTM+CNN的模型，目前訓練速度很慢，半個小時才出一個批次的預測結果。
類比於手寫數字識別，無論是使用LSTM，還是CNN，都不會很慢，最慢的至少在10分鍾內能出每一個批次的預測結果。
❹ 利用RBF神經網路進行訓練時內存全部佔用，電腦很卡，訓練時間需好幾個小時，怎麼回事
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❺ bp神經網路訓練速度慢怎麼調整
BP（Back Propagation）網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
❻ 用Python和Keras做LSTM神經網路普通電腦可以嗎
你好，如果數據量不大的話，普通電腦可以的。如果數據量很大，建議使用雲計算資源。
望採納。
❼ matlab 打開 .m 文件特別慢（神經網路）
.m文件我們一般情況寫的是命令文件，對工作空間的變數進行操作，即使命令文件運行結束，命令文件產生的變數扔將保留在工作空間中。用Matlab來訓練神經網路後再打開文件.m本來就會慢，因為內部要經過一個識別的過程、你機子的配置還可以。我用的是matlab 7.5也很慢。
❽ 神經網路訓練過程中靠近輸出層的參數學習速度快，而靠近輸入層的參數學習速度慢
摘要 訓練樣本數必須多於網路模型的連接權數，一般為2~10倍，否則，樣本必須分成幾部分並採用「輪流訓練」的方法才可能得到可靠的神經網路模型。
❾ 深度學習為什麼加入卷積神經網路之後程序運行速度反而變慢了
實際上對於同等規模的特徵，卷積神經網路由於權重共享，極大地減少了訓練參數，相比普通的神經網路肯定是更快的，只是因為卷積神經網路現在用來做更復雜的圖像運算，讓你感覺速度變慢了
❿ weka 中用rbf神經網路演算法進行訓練，速度奇慢無比，不知道要改哪些參數，在哪裡改，請具體說一下，謝謝啦
像是rbf這類演算法碰到高維度大容量的數據集就是慢的像老牛拉車...很多論文上的實驗模型都是訓練了n小時的結果。
建議嘗試用屬性選擇搞幾個特徵子集出來，試試看哪個的效果好就用哪個代替原始數據集。個人感覺演算法的參數調整對提高模型的訓練效率來說意義不大，用屬性選擇降低數據集的維度是最有效的。