Artificial intelligence 深度神经网络的最终输出神经元停在中间点，并没有达到预期的目标
希望你们都好。我有两个问题。1） 在我的深度网络中，我希望class1的目标输出为[1,0]，class2的目标输出为[0,1]。然而，经过数千个时代（2000年、3000年）后，其MSE达到0.234的最佳值，并且在超过3000个时代后几乎保持不变。对于这两个类别，最终输出神经元保持在[0.498,0.5123]。更重要的是，它不能向[1,0]类1和[0,1]类2前进。我应该做些什么来提高培训效果。2） 我使用了-2和-2，-0.2和0.2之间的随机权重，以及我手动指定的一些其他固定权重。但即便如此，其结果和停止的情况也几乎相同。Artificial intelligence 深度神经网络的最终输出神经元停在中间点，并没有达到预期的目标,artificial-intelligence,backpropagation,neural-network,mean-square-error,Artificial Intelligence,Backpropagation,Neural Network,Mean Square Error,希望你们都好。我有两个问题。1） 在我的深度网络中，我希望class1的目标输出为[1,0]，class2的目标输出为[0,1]。然而，经过数千个时代（2000年、3000年）后，其MSE达到0.234的最佳值，并且在超过3000个时代后几乎保持不变。对于这两个类别，最终输出神经元保持在[0.498,0.5123]。更重要的是，它不能向[1,0]类1和[0,1]类2前进。我应该做些什么来提高培训效果。2） 我使用了-2和-2，-0.2和0.2之间的随机权重，以及我手动指定的一些其他固定权重。但即
任何改善我成绩的建议。。。提前感谢您……您的网络有哪些输入？您使用什么优化过程来调整权重？多帧，3x19x19。反向传播…@lmjohns3你能回答吗？如果你使用的是sigmoid函数，请确保权重可以大于1，小于-1。如果仍然不起作用，可能是因为您的神经网络不够复杂，无法解决问题，请尝试在隐藏层上添加神经元和/或添加另一个隐藏层。