Ⅰ 灞傛媺騫沖規瘮鐨勫師鍥
1銆佸噺灝戞ā鍨嬪弬鏁幫細鍦ㄦ繁搴︾炵粡緗戠粶涓錛岄殢鐫灞傛暟鐨勫炲姞錛屾ā鍨嬪弬鏁頒篃浼氬憟鎸囨暟綰у埆澧為暱銆傝繖浼氬艱嚧妯″瀷鏇村姞澶嶆潅錛岄毦浠ヤ紭鍖栥傚眰鎷夊鉤鍙浠ュ皢澶氱淮鏁版嵁灞曞紑鎴愪竴緇存暟鎹錛屼粠鑰屽噺灝戝弬鏁扮殑鏁伴噺銆
2銆佹彁楂樿＄畻鏁堢巼錛氬眰鎷夊鉤鍙浠ュ皢澶氱淮鏁版嵁闄嶄綆鍒頒竴緇達紝浠庤屽噺灝戣＄畻閲忥紝鎻愰珮璁＄畻鏁堢巼銆傝繖瀵逛簬榪愯岃＄畻璧勬簮鏈夐檺鐨勮懼囷紙渚嬪傜Щ鍔ㄨ懼囷級鏉ヨ村挨涓洪噸瑕併
3銆佹洿濂界殑璁緇冩晥鏋滐細灞傛媺騫沖彲浠ユ彁楂樻ā鍨嬬殑紼沖畾鎬у拰娉涘寲鎬ц兘銆傜敱浜庡噺灝戜簡鍙傛暟鏁伴噺錛屾ā鍨嬫洿鍔犵畝鍗曪紝鏇村規槗浼樺寲鍜岃緇冦
Ⅱ 神經網路演算法中，參數的設置或者調整，有什麼方法可以採用
若果對你有幫助，請點贊。
神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。
學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度，
而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
機制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果誤差上升大於閾值
lr = lr * lr_dec; %則降低學習率
else
if newE2 < E2 %若果誤差減少
lr = lr * lr_inc;%則增加學習率
end
詳細的可以看《神經網路之家》nnetinfo里的《[重要]寫自己的BP神經網路(traingd)》一文，裡面是matlab神經網路工具箱梯度下降法的簡化代碼
若果對你有幫助，請點贊。
祝學習愉快
Ⅲ 在神經網路中,我們是通過以下哪個方法在訓練網路的時候更新參數,從而最小化損
選D反向傳播演算法。反向傳播是深度神經網路的一種反饋機制，確保參數更新使損失函數向下降最快的方向下降。