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深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结
很多同学会发现，为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低，震荡趋势，一会到11，一会又0.1，不收敛。 又不知如何解决，博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法：1. 数据侧：数据归一化神经网络中对数据进行归一化是不可忽略的步骤，网络能不能正常工作，还得看你有没有做归一化，一般
04741计算机网络原理2018年版-第三章 传输层 知识要点一、传输层基本服务二、用户数据报协议（UDP）三、停-等协议与滑动窗口协议四、传输控制协议（TCP）
一、传输层基本服务标记：1. 传输层基本服务领会：1. 复用与分解的基本概念2. UDP与TCP实现复用与分解的方法3. 无连接服务与面向连接服务二、用户数据报协议（UDP）标记：1. UDP特点2. UDP数据报结构领会：1.UDP校验和及其计算三、停-等协议与滑动窗口协议领会：1. 可靠数据传输基本原理2. 停-等协议工作原理3. 滑动窗口协议工作原理应用：1. 停-等协议信道利用率计算2. 滑动窗口协议信道利用率计算3. 滑动窗口协议窗口大小与分组序号字段位数
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PHP导航下拉菜单的实现如此简单
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