我有一个用标准 C++11 编写的神经网络，我相信它正确地遵循反向传播算法(基于 this )。但是，如果我在算法的每一步都输出错误，它似乎会随着时间的推移而没有衰减地振荡。我已经尝试完全消除动量并选择非常小的学习率 (0.02)，但它仍然以每个网络大致相同的振幅振荡(每个网络在一定范围内具有不同的振幅)。
此外，所有输入都会产生相同的输出(我在 here before 上发现了一个问题，尽管是针对不同的语言。作者还提到他从来没有让它工作过。)
可以查到代码here .
总结一下我是如何实现网络的:
神经元保存当前权重到它们前面的神经元、这些权重的先前更改以及所有输入的总和。Neuron 可以访问它们的值(所有输入的总和)，或者可以输出通过给定激活函数传递所述值的结果。NeuronLayer 充当 Neuron 容器并设置到下一层的实际连接。NeuronLayer 可以将实际输出发送到下一层(而不是从上一层拉取)。FFNeuralNetwork 充当 NeuronLayer 的容器并管理前向传播、误差计算和反向传播。他们还可以简单地处理输入。FFNeuralNetwork 的输入层将其加权值(值 * 权重)发送到下一层。之后每一层的每个神经元输出激活函数的加权结果，除非它是偏置，或者该层是输出层(偏置输出加权值，输出层只是将总和通过激活函数)。我是不是在实现中犯了一个根本性的错误(对理论的误解)，还是有一些我还没有发现的简单错误？如果它是一个错误，它可能在哪里？
为什么即使学习率非常低，误差也会按照它的数量(大约 +-(0.2 +- 学习率))振荡？为什么无论输入如何，所有输出都可能相同？
我已经讲了其中的大部分内容，以至于我可能会跳过一些东西，但我认为我可能对这个理论有一个明显的误解。
最佳答案
事实证明，我只是盯着 FFNeuralNetwork 部分看了太多，不小心使用了错误的输入集来确认网络的正确性。它实际上确实在正确的学习率、动量和迭代次数下正常工作。
具体来说，在 main 中，我使用 inputs 而不是较小的数组 in 来测试网络的输出。
关于c++ - 神经网络为不同的输入提供相同的输出，不学习，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24727370/
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