神经网络模型训练次数越多越好吗
跑深度学习1070和2070差别大吗？
跑深度学习1070和2070差别大吗？
1070和2070差别很大，独家推荐2070。
针对不同深度学习算法新架构，cpu架构参数值的去选择确定优先级是不一样的，总体来说分几条线路：
神经网络模型和matrix：张量核心gtFLOPs（1秒内浮点计算总次数）musicid显存频率ftype16位浮点数运算能力
rnn：显存位宽musicid16位浮点运算运算能力lt张量核心gtFLOPs
最终强烈建议
总之，在cpu架构的去选择上有三个两个原则：
1、使用它gtx10601070或更快的gpu架构；
2、选择购买赋予张量核心的x86架构；
3、在图形处理器上并原型制作，然后在张量处理单元或云图形处理器上训练模型。
针对不同研究最终目标、不同超出预算，cook官方了如下的建议三：
最佳gpu计算：2580
尽量减少的坑：所有musk、geforce、创始人版（venturesseries）的独立显卡，还有radeon即时通、Titan V、titanxp系统
高性价比：2070（高端），8850或gtx1070(6GB)（中低端市场）
富人之选：gtx(6GB)
bp神经网络迭代一次的过程？
是的，全部实验样本都要算几遍。按照先后顺序依次随机采样，自我投射ag算法实现，整体调整权值。
也有部分机器学习算法是按随机最简单的，每次样本分析带进来的按顺序都不同，但仍然是所有实验样本都要中来。唯一如果有点区别的是，基本标准bp机器学习算法中，每输入一个研究样本，都要球回误差率并调整中权值，这种对每个实验样本全员轮训的方法称为“单实验样本性训练”。
由于单实验样本训练时遵循的是只顾眼前的“山头主义”两个原则，只针对每个数据样本产生的误差率开展调整后，难免进退失据，使性训练频率显著增加，加剧收敛速度很快过慢。
因此，有另外一种方法，就是在所有样本键入之后，计算出来网络的总误差，再根据总误差率整体调整权值，这种越积精度误差的批处理命令来也称“批性训练”或“时间周期常规训练”。
在样本数较易时，批训练内容比单样本分析训练时的显露出速度更快。
为什么BP神经网络跑程序每次结果都不一样？
我们先来看下clgdnn（上图为基础标准的二层人工神经网络）标准中学习中时间过程：
正向传播键入样本分析---ftypebt快搜层---gt各隐层---ftype可以输出层
基本判断是否后梯度下降发展阶段若bt快搜层的实际输出型（h(x)）与一种期望的输出（y）不相符。
误差反传误差以某种形式在各层表示-----修正各层小单元的权值（w或者Θ）
最终结果图片可以输出的误差相应减少到了也可以选择接受的影响（或并对到预先基础设定的继续学习次数为止）
再来先来实际的算法实现：
第一步，网络初始化操作
给各联接权值分别赋一个区间内的随机种子，预设误差函数定义，给定计算精度高值和最大学习中平均次数。
第二步，随机仅选第k个键入样本分析以及分类的期望值输出型。
第三步，计算方法参杂层各神经细胞的数据的输入。
第四步，利用侵删希望输出型和实际可以输出，计算方法精度误差函数定义对输出层的各神经元的偏导数。
第五步，技术手段参杂层到控制输出层的联接权值、输出层的和暗含层的输出型计算出来最大误差函数对隐含层各神经突触的多元函数。
第六步，利用先进输出范围层各突触的参数和暗含层各神经元细胞的输出型来再次测试连接起来权值。
第七步，利用隐含层各突触和键入层各神经突触的输入参数修正连接权值。
第八步，计算全局测量误差。
第九步，准确判断侵删误差率是否满足规定要求，。当误差提升到预设高精度或来学习频次大于基本设定的最大次数，则结束了优化算法。否则，排序下一个继续学习研究样本及分类的信心控制输出，返回到第三步，提前进入下新一轮学习中。
总结：
从上面我们可以第一步调用方法所有参数之后为生成随机数，而第二步一般使用时（随机，Minibatch）梯度下降法法随机从中选取研究样本，所以会加剧ag神经网络模型跑每个程序每次就都不一样