开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

神经网络输出(Y_predict)粘连在一起，可能的原因是什么？

神经网络输出（Y_predict）粘连在一起可能有以下几个原因：

激活函数选择不当：神经网络中的激活函数决定了神经元的输出范围。如果选择的激活函数具有饱和性质，即在输入较大或较小的情况下，激活函数的导数接近于0，那么神经网络的输出就会趋向于饱和状态，导致输出值粘连在一起。
权重初始化问题：神经网络的权重初始化对模型的训练和输出结果有重要影响。如果权重初始化不合适，可能导致神经网络在训练过程中陷入局部最优解，输出结果无法有效区分不同的类别，从而导致输出值粘连在一起。
数据集标签分布不均衡：如果训练数据集中的不同类别的样本数量差异较大，或者某些类别的样本特征与其他类别相似，神经网络可能会倾向于将这些类别的输出值粘连在一起。
网络结构设计不合理：神经网络的结构设计包括层数、神经元数量、连接方式等。如果网络结构设计不合理，例如层数过少、神经元数量过少等，可能导致神经网络的表达能力不足，无法有效地区分不同类别，从而导致输出值粘连在一起。

针对神经网络输出粘连在一起的问题，可以尝试以下解决方法：

调整激活函数：尝试使用不具有饱和性质的激活函数，例如ReLU、Leaky ReLU等，可以增加神经网络的非线性表达能力，避免输出值粘连在一起。
重新初始化权重：尝试使用不同的权重初始化方法，例如Xavier初始化、He初始化等，可以帮助神经网络更好地收敛到全局最优解，避免输出值粘连在一起。
数据预处理：对于数据集标签分布不均衡的情况，可以采用数据增强、欠采样、过采样等方法来平衡不同类别的样本数量，使得神经网络能够更好地学习不同类别之间的区分特征。
调整网络结构：尝试增加网络的层数、神经元数量等，增加网络的表达能力，使得神经网络能够更好地学习输入数据的特征，避免输出值粘连在一起。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云神经网络相关产品：腾讯云AI智能服务（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云机器学习平台：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云数据处理相关产品：腾讯云数据处理（https://cloud.tencent.com/product/dp）
腾讯云安全相关产品：腾讯云安全（https://cloud.tencent.com/product/ss）
腾讯云音视频处理相关产品：腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
腾讯云人工智能相关产品：腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云物联网相关产品：腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iot）
腾讯云移动开发相关产品：腾讯云移动开发（https://cloud.tencent.com/product/mad）
腾讯云存储相关产品：腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链相关产品：腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/bc）
腾讯云元宇宙相关产品：腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/mu）

相关搜索:Python多处理模块意外输出。它的原因可能是什么？导致ConnectionStateError的可能原因是什么？QtDCM编译失败的可能原因是什么？触发NavigationCancel事件的所有原因可能是什么？IE扩展无法加载的可能原因是什么？程序中segsigv错误的原因可能是什么？Jupyter Notebook中的错误:原因可能是什么？for循环产生此输出的原因是什么 “挂起的消息”是什么意思? ActiveMQ的可能原因是什么？Keyboard.FocusedElement为空，可能的原因是什么？获得负UTC时间背后的可能原因是什么？"TypeError：'StratifiedShuffleSplit‘对象不可迭代“的原因可能是什么？BIOMETRIC_ERROR_HW_UNAVAILABLE的可能原因是什么？常量变量改变值的原因可能是什么？stderr上出现异步相关日志消息的原因和可能的原因是什么？在VSCODE中解析输出(可能是非JSON输出)时出现错误的原因两条update语句死锁的原因可能是什么？导致此Java未捕获错误的原因可能是什么 Django突然静态文件加载失败的原因可能是什么？Pandas中df.drop()行为的可能原因是什么？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

神经网络体系搭建（一）——神经网络

本篇是神经网络体系搭建的第一篇，解决体系搭建的前四个问题，详见神经网络体系搭建(序) 神经网络最简单的神经网络神经网络的定义就不再赘述，直接从最简单的神经网络说起。将一系列输入数据，通过训练好的

Python快速构建神经网络

机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？

03

[Python人工智能] 三.theano实现分类神经网络及机器学习基础

首先第一部分也是莫烦老师的在线学习笔记，个人感觉挺好的基础知识，推荐给大家学习。对机器学习进行分类，包括： 1.监督学习:通过数据和标签进行学习，比如从海量图片中学习模型来判断是狗还是猫，包括分类、回归、神经网络等算法;

03

深度学习第2天：RNN循环神经网络

我们有一段数字序列，我们训练一个神经网络，使得该模型能通过任意连在一起的两个数，判断出第三个数

01

深度学习进阶：多分类与TensorFlow

到目前为止，我们所接触的都是二分类问题，神经网络输出层只有一个神经元，表示预测输出\hat{y}y^是正类的概率{P}(y=1|x), \hat{y} > {0.5}P(y=1∣x),y^>0.5则判断为正类，反之判断为负类。那么对于多分类问题怎么办？

01

深度学习_1_神经网络_1

在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.

02

深度学习_1_神经网络_2_深度神经网络

sigmod f(x)=1/(1+e^(-x)) 计算量大，反向传播时容易出现梯度爆炸

05

用Python实现机器学习算法——简单的神经网络

导读：Python 被称为是最接近 AI 的语言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python（3.6及以上版本）实现7种机器学习算法的笔记，并附有完整代码。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解，但并不是提供最有效的实现。

00

深度学习（GoogLeNet）

本篇文章采用百度paddlepaddle深度学习框架，并在百度Ai Studio平台上运行。

04

【使用指南】PaddlePaddle安装编译问题汇总和基本使用概念

编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp Part1 安装编译问题汇总 $ export CUDA_SO="$(\ls usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo

09

用Paddle Fluid API搭建一个简单的神经网络

Paddle Fluid 和其它主流框架一样，使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组，一般而言可以有任意多的维度。不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状，同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的，Tensor 的形状就是 Tensor 的维度。

04

小姐姐带你一起学：如何用Python实现7种机器学习算法（附代码）

2018 区块链技术及应用峰会(BTA)·中国倒计时 1 天 2018，想要follow最火的区块链技术？你还差一场严谨纯粹的技术交流会——2018区块链技术及应用峰会(BTA)·中国将于2018年3月30-31日登陆北京喜来登长城饭店。追求专业性？你要的这里全都有：当超强嘉宾阵容遇上业界同好的脑洞大联欢，1+1=无限可能，目前门票预购火热进行中。活动详情： http://dwz.cn/7FI1Ch 编译 | 林椿眄出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）【AI科技大本营导读】P

08

深度学习_1_神经网络_3_验证码识别

N ------>[0.01，0.02,0.03.......] 概率 N------->[0，0,0,0,1.......] one-hot编码

02

【六】强化学习之DQN---PaddlePaddlle【PARL】框架｛飞桨｝

代码链接：码云：https://gitee.com/dingding962285595/parl_work ；github：https://github.com/PaddlePaddle/PARL

02

深度网络揭秘之深度网络背后的数学

如今，我们拥有许多高级的，特殊的库与框架，比如 Keras，TensorFlow或者PyTorch，也不再总需要担心权重矩阵的大小，更不需要记住我们决定使用的激活函数导数的公式。通常我们只需要尽力一个神经网络，即使是一个结构非常复杂的神经网络，也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。但是，对于神经网络的深入了解对我们完成在构架选择，或者超参数的调整或优化的任务上有着很大的帮助。

02

深度学习|tensorflow识别手写字体

我们依旧以MNIST手写字体数据集，来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。

02

【蒲慕明院士】人工智能可借鉴的 5 大自然神经网络特性（35PPT）

【新智元导读】2016中国人工智能大会（CCAI 2016）日前在京召开。中国科学院外籍院士、中国科学院神经学研究所所长蒲慕明27日发表演讲《脑科学能为人工智能带来什么》。今年早些时候，蒲慕明在接受新华社记者采访时，将脑科学和类脑智能研究称为“兵家必争之地”，蒲慕明透露，“中国脑计划”已通过并有望在今年启动。“中国脑计划”预计时间跨度为15年，将通过研究人脑的基本认知原理，研发脑疾病的诊治手段及类脑人工智能。在CCAI 2016 演讲中，蒲慕明概述了神经系统研究进展，着重介绍了误差反向传播算法等几种主流的

04

TextCNN文本分类（keras实现）「建议收藏」

深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就，在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似 n-gram 的关键信息），从而能够更好地捕捉局部相关性。

03

浅谈深度神经网络

神经网络 (neural network) 受到人脑的启发，可模仿生物神经元相互传递信号。神经网络就是由神经元组成的系统。如下图所示，神经元有许多树突 (dendrite) 用来输入，有一个轴突 (axon) 用来输出。它具有两个最主要的特性：兴奋性和传导性：

01

浅谈深度神经网络

神经网络 (neural network) 受到人脑的启发，可模仿生物神经元相互传递信号。神经网络就是由神经元组成的系统。如下图所示，神经元有许多树突 (dendrite) 用来输入，有一个轴突 (axon) 用来输出。它具有两个最主要的特性：兴奋性和传导性：

03

手把手：Python加密货币价格预测9步走，视频+代码

YouTube网红小哥Siraj Raval系列视频又和大家见面啦！今天要讲的是加密货币价格预测，包含大量代码，还用一个视频详解具体步骤，不信你看了还学不会！点击观看详解视频时长22分钟有中文字幕 ▼ 预测加密货币价格其实很简单，用Python+Keras，再来一个循环神经网络（确切说是双向LSTM），只需要9步就可以了！比特币以太坊价格预测都不在话下。这9个步骤是：数据处理建模训练模型测试模型分析价格变化分析价格百分比变化比较预测值和实际数据计算模型评估指标结合在一起：可视化数

05

【TS深度学习】递归神经网络

在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，对于诸如树结构、图结构等更复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义，递归神经网络（巧合的是，它的缩写和循环神经网络一样，也是RNN）可以处理诸如树、图这样的递归结构。

01

机器学习算法整理(三)逻辑回归

逻辑回归是解决分类问题的，那回归问题怎么解决分类问题呢？将样本的特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个数。

01

LTSM 实现多元素时序数据植物健康预测

近些年来，“预测”一词在各个领域被频繁提及，所谓预测，实际上就是根据历史规律，推测未来结果。在科学技术发展有限的过去，预测主要是利用经验去推测未来，随着社会的发展，对预测的客观性和准确性提出了更高的要求，简单的经验推理已无法满足社会的需求。近几十年来，随着人工智能技术的发展，出现了新型的预测方法，人工神经网络预测技术正是其中佼佼者。人工神经网络预测技术一经面世就展现了它相比传统预测方法的优势：精度高、速度快，随着人工神经网络预测技术研究的深入，逐渐发展出性能更优的复杂网络，如 BP、CP 和 ART 网络等。

04

Python深度学习精华笔记2：基于keras建模解决深度学习二分类问题

本文是第二篇：基于keras建模解决Python深度学习的二分类问题，使用keras内置的IMDB数据集

03

细胞之间是什么作用力聚在一起形成有序的整体的？

封闭连接中最主要的连接方式是紧密连接，这种连接方式一般存在于上皮细胞之间。紧密连接有两个主要功能:一是形成渗透屏障，阻止可溶性物质在上皮细胞层两侧通过，起封闭作用；二是形成上皮细胞膜蛋白与膜脂分子侧向扩散的屏障，从而维持上皮细胞的极性。

00

3. 经典卷积网络之GooleInceptionNet

GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中，当时是第一名，最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。这个模型被称作为Inception V1,参数总量只有AlexNet的一半不到，有22层深，只有500万参数量，降低参数量的显然是非常有用的，模型越大的话肯定就需要比较大的数据量支持，同时耗费的计算资源也就越大。

02

利用Tensorflow2.0实现卷积神经网络CNN

前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。

02

机器学习入门 13-1 什么是集成学习？

本章会介绍机器学习领域中非常重要的集成学习方法。在机器学习中，集成学习方法使用多种学习算法来获得比使用任何单独的学习算法更好的预测性能。

01

【深度学习入门篇 ②】Pytorch完成线性回归！

上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新，在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等；那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API！

01

Keras中神经网络模型的5阶段生命周期

使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。

09

什么？！只用30行代码就能创建一个JavaScript的神经网络？

在本文中，我将向你展示如何使用Synaptic.js来创建和训练神经网络，它允许你在Node.js和浏览器中进行深度学习。我们将创建最简单的神经网络:一个能够解决XOR方程的问题。但在我们看代码之前，我们先来看看神经网络的基本知识。神经元和突触神经网络的第一个组成部分是，神经元。神经元就像一个函数，它需要一些输入，然后返回一个输出。有很多不同类型的神经元。我们的网络将使用S函数的神经细胞，它取任何给定的数字，并将其压缩为0到1之间的值。下面的圆圈说明了一个S型的神经元。它的输入是5，输出是1。箭头

08

高清变脸更快更逼真！比GAN更具潜力的可逆生成模型来了 | OpenAI论文+代码

变栗问耕发自凹非寺量子位出品 | 公众号 QbitAI 昨天上市即破发的小米，今天上午股价大涨近10%。这下雷军要笑了。而且可以笑得更灿烂。更灿烂是什么样？来，我们用OpenAI刚刚发布的

01

深度卷积神经网络VGG 学习笔记

VGGNet是2014年 ImageNet Large-ScaleVisual Recognition Challenge（ILSVRC）竞赛的第二名实现的卷积神经网络，第一名是GoogLeNet(谷歌为了纪念LeNet)。它的主要贡献是解决了网络结构设计的一个重要方面——深度。至于为什么这个网络叫VGG，是因为Andrew Zisserman是牛津大学Visual Geometry Group（视觉几何组）的，所以叫VGG。

03

机器学习16：逻辑回归模型

逻辑回归模型是对线性回归模型解决分类任务的改进，是广义线性模型。它可以被看做是Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型，主要用于二分类问题。Sigmoid函数形式为：

02

混合密度网络（MDN）进行多元回归详解和代码示例

在本文中，首先简要解释一下混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。

02

Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/

03

麻省理工科研人员开发出新型人脸识别算法

美国麻省理工学院网站发布消息称，该校科研人员开发出了一种新的人脸识别算法，这是一种新的基于人脑面部识别机制的计算模型，似乎能够捕获被现有模型忽略的一些人类神经学方面的特征。研究人员设计了一个机器学习系统来实现其模型，并使用了大量样本图像训练该系统识别特定人脸。他们发现，经过训练的系统多了一个中间处理步骤，该步骤能够表示面部的旋转度，例如从中心旋转45度，但未说明是向左还是向右。这一属性没有被内置到系统中，而是在训练过程中自发出现的，其特征与过去实验中观察到的灵长类动物的面部处理机制相似，研究人员认为这表

08

教程 | 如何使用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字

本文详细介绍了如何使用 TensorFlow 实现变分自编码器（VAE）模型，并通过简单的手写数字生成案例一步步引导读者实现这一强大的生成模型。全部 VAE 代码：https://github.com/FelixMohr/Deep-learning-with-Python/blob/master/VAE.ipynb 自编码器是一种能够用来学习对输入数据高效编码的神经网络。若给定一些输入，神经网络首先会使用一系列的变换来将数据映射到低维空间，这部分神经网络就被称为编码器。然后，网络会使用被编码的低维数据去

教你用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字（附代码）

来源：机器之心本文长度为1876字，建议阅读4分钟本文介绍了如何使用 TensorFlow 实现变分自编码器（VAE）模型，并通过简单的手写数字生成案例一步步引导读者实现这一强大的生成模型。自编码器是一种能够用来学习对输入数据高效编码的神经网络。若给定一些输入，神经网络首先会使用一系列的变换来将数据映射到低维空间，这部分神经网络就被称为编码器。然后，网络会使用被编码的低维数据去尝试重建输入，这部分网络称之为解码器。我们可以使用编码器将数据压缩为神经网络可以理解的类型。然而自编码器很少用做这个目的

08

教程 | 如何使用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字

选自Medium 机器之心编译参与：Nurhachu Null、蒋思源本文详细介绍了如何使用 TensorFlow 实现变分自编码器（VAE）模型，并通过简单的手写数字生成案例一步步引导读者实现这一强大的生成模型。全部 VAE 代码：https://github.com/FelixMohr/Deep-learning-with-Python/blob/master/VAE.ipynb 自编码器是一种能够用来学习对输入数据高效编码的神经网络。若给定一些输入，神经网络首先会使用一系列的变换来将数据映射到低

【深度学习 | 感知器 & MLP（BP神经网络）】掌握感知的艺术: 感知器和MLP-BP如何革新神经网络 | 技术创作特训营第一期

🙋‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）

01

用 Keras 编写你的第一个人工神经网络

创建一个新的文件,命名为 keras_first_network.py ,然后将教程的代码一步步复制进去。

05

Dygraph 自定义 y 轴刻度

我们在使用 Dygraph 的时候，假如需要设定固定的 Y 轴的刻度，那需要怎么做呢？

02

CNN--tensorflow--code-learning

这是以tensorflow为框架，写的关于MNIST数据识别的卷积神经网络的python代码，这个代码是自己一点一点把别人的代码打印到Calab，修改，运行，再修改，再运行，我是代码的生产者，也是代码的搬运工，哈哈~

02

【机器学习】三层神经网络

本文介绍了传统的三层神经网络模型，首先介绍了网络中的神经单元概念，将一个神经单元视为一个逻辑回归模型。因此，神经网络可以看作是逻辑回归在（宽度，深度）上的延伸；然后，前向传播是一个复合函数不断传播的过程，最终视目标而定损失函数；最后，反向传播则是对复合函数求导的过程。当然三层神经网络只是深度学习的雏形，如今深度学习已经包罗万象。

02

小白学PyTorch | 12 SENet详解及PyTorch实现

上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念，希望大家可以在实际的任务中使用这种方法，现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识，Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网络

04

keras中文-快速开始Sequential模型

模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。有几种方法来为第一层指定输入数据的shape

04

深度学习论文随记（二）---VGGNet模型解读-2014年（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）

本文介绍了深度学习中VGG模型的基本原理、结构、特点以及应用。VGG由K. Simonyan和A. Zisserman于2014年提出，是一种非常经典的卷积神经网络模型。VGG由多个卷积层和全连接层组成，采用3x3的卷积核，并使用ReLU激活函数。VGG在多个图像分类和物体检测任务中取得了良好的效果。同时，VGG也提出了一种多尺度训练的方法，以提取更多的特征信息。

00

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭