深度神经网络的主要模型,神经网络预测模型优点

神经网络为什么深度越深，准确率越高

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

深度学习模型训练过程中准确率不提升，可能原因是什么？

可以从多种方向进行调整:1将损失函数换成交叉熵损失函数，因为训练后期误差较小时，使用均方误差作为损失函数，则梯度越来越小，因此训练进程会越来越平缓AI发猫。

2使用随机梯度下降法，防止局部收敛3调小学习率。

深度学习中，训练准确率远高于验证准确率。能说明通过调参，验证准确率也能达到一样的准确率吗？

深度神经网络为什么能大幅度提高语音识别的准确率吗？

微软介绍，这种新型语音识别软件采用了名为“深度神经网络”的技术，使得该软件处理人类语音的过程与人脑相似。

对此微软必应Bing)搜索业务部门主管斯特凡·维茨(StefanWeitz)在本周一表示：“我们试图复制人脑聆听和处理人类语音的方式。

”微软还表示，与原有WP手机语音识别技术相比，新型技术的语音识别准确性提高了15%，且创建相应文本及搜索关键词的速度也更快。如此一来，必应返回相应搜索结果所用时间比以前快了两倍。

微软语音处理技术部门高级项目经理迈克尔·特加尔夫(MichaelTjalve)也表示：“通过我们新的语音识别器，你不但得到的结果更好，而且速度更快。

”微软已面向美国市场的WindowsPhone手机用户发布了这项技术。用户通过这项新技术，将更容易使用语音命令来创建短信、进行网络搜索等活动。

深度学习模型收敛之后训练集，测试集得准确率依然很低？

深度学习论文里最后的预测准确率是全图的还是预测的