如何更好地处理数据并为神经网络设置参数？

Question

当我运行NN时，进行任何训练的唯一方法是将X除以1000。网络还需要在70000次下以0.03的训练速率进行训练，如果这些值较大，则NN会变差。我认为这是由于数据处理不当以及可能缺乏偏见所致，但我真的不知道。 Code on Google Colab

Answer 1

简而言之：您提到的所有问题等等。

• 扩展至关重要，typically to 0 mean and a variance of 1。否则，您将迅速使隐藏的单元饱和，它们的梯度将接近零，并且（几乎）将无法进行学习。
对于这种ANN，
• 必填项是必需的。这就像是用于拟合线性函数的偏移量。如果丢下它，要保持健康就很难了。
• 您似乎正在检查训练数据的准确性。
• 您的训练样本很少。
• Sigmoid被证明是错误的选择。使用ReLU并检查here进行解释。

此外，我建议您花一些时间来学习Python，然后再进行研究。首先，请避免使用namespace Yogabandy2017.StripeWebhook { public static class StripeWebhook { static string YbDatabaseConnectionString; static string SendGridApiKey; static string StripeSecret; static string StripeApiKey; static StripeWebhook() { SqlProviderServices.SqlServerTypesAssemblyName = typeof(SqlGeography).Assembly.FullName; YbDatabaseConnectionString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["YogaBandyDatabase"].ConnectionString; SendGridApiKey = ConfigurationManager.ConnectionStrings["SendGridApiKey"].ConnectionString; StripeSecret = ConfigurationManager.ConnectionStrings["StripeSecret"].ConnectionString; StripeApiKey = ConfigurationManager.ConnectionStrings["StripeApiKey"].ConnectionString; } [FunctionName("StripeWebhook")] public static async Task<object> Run([HttpTrigger(WebHookType = "genericJson")]HttpRequestMessage req, TraceWriter log) { return req.CreateResponse(HttpStatusCode.OK, new { greeting = $"Everythings ok!" }); } } } ，如果您不小心，可能会导致无法预料的行为。