神经网络训练准确度怎么提高

3、 1、数据增强：通过一些作（如旋转、平移、缩放、翻转等）扩充训练集，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。 2、残差连接：在卷积神经网络中添加残差连接，可以解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，提高模型的性能。

4、 可能是因为太进，设置太高的学习率，也可能是因为设置的参数的问题。

1、 3. Adam优化器：一种常用的自适应学习率优化算法，可以更好地处理大规模数据和复杂模型，提高训练效率。 4. 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，通过利用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。

5、 建议用RBP神经网络进行训练。

2、 保证学习样本质量。 网络的输出结果质量不可能超出原始训练数据的质量，一定要保证样本准确、典型、规模足够大。 选定合适的输入向量方。 输入向量的配置方不是固定的，可以添加自变量，增加因素。 选定适当的隐层节点数。 过少学习能力不足，过多可能过拟合并且学习较慢。 调整参数，如学习率、学习目标等。