我正在尝试使用Tensorflow实现一个带有修正线性单元和1024个隐藏节点的单隐藏层神经网络。

def accuracy(predictions, labels):  return (100.0 * np.sum(np.argmax(predictions, 1) == np.argmax(labels, 1))          / predictions.shape[0])batch_size = 128graph = tf.Graph()with graph.as_default():    # 输入数据。对于训练数据，我们使用一个会在运行时被喂入训练小批量数据的占位符。    tf_train_dataset = tf.placeholder(tf.float32,                                      shape=(batch_size, image_size * image_size))    tf_train_labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, num_labels))    tf_valid_dataset = tf.constant(valid_dataset)    tf_test_dataset = tf.constant(test_dataset)    # 变量。    weights1 = tf.Variable(        tf.truncated_normal([image_size * image_size, 1024]))    biases1 = tf.Variable(tf.zeros([1024]))    weights2 = tf.Variable(        tf.truncated_normal([1024, num_labels]))    biases2 = tf.Variable(tf.zeros([num_labels]))    # 训练计算。    logits = tf.matmul(tf.nn.relu(tf.matmul(tf_train_dataset, weights1) + biases1), weights2) + biases2    loss = tf.reduce_mean(        tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf_train_labels, logits=logits))    # 优化器。    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)    # 对训练、验证和测试数据的预测。    train_prediction = tf.nn.softmax(logits)    valid_prediction = tf.nn.softmax(        tf.matmul(            tf.nn.relu(                tf.matmul(tf_valid_dataset, weights1)                + biases1),            weights2) + biases2)    test_prediction = tf.nn.softmax(        tf.matmul(            tf.nn.relu(                tf.matmul(tf_test_dataset, weights1)                + biases1),            weights2) + biases2)num_steps = 3001with tf.Session(graph=graph) as session:  tf.global_variables_initializer().run()  print("Initialized")  for step in range(num_steps):    # 在训练数据中选择一个偏移量，这些数据已经被随机化。    # 注意：我们可以在不同轮次中使用更好的随机化方法。    offset = (step * batch_size) % (train_labels.shape[0] - batch_size)    # 生成一个小批量数据。    batch_data = train_dataset[offset:(offset + batch_size), :]    batch_labels = train_labels[offset:(offset + batch_size), :]    # 准备一个字典，告诉会话在哪里喂入小批量数据。    # 字典的键是图中要被喂入的占位符节点，    # 值是要喂入的numpy数组。    feed_dict = {tf_train_dataset : batch_data, tf_train_labels : batch_labels}    _, l, predictions = session.run(      [optimizer, loss, train_prediction], feed_dict=feed_dict)    if (step % 500 == 0):      print("第%d步的小批量损失: %f" % (step, l))      print("小批量准确率: %.1f%%" % accuracy(predictions, batch_labels))      print("验证准确率: %.1f%%" % accuracy(        valid_prediction.eval(), valid_labels))  print("测试准确率: %.1f%%" % accuracy(test_prediction.eval(), test_labels))

这是我得到的输出:

Initialized第0步的小批量损失: 208.975021小批量准确率: 11.7%验证准确率: 10.0%第500步的小批量损失: 0.000000小批量准确率: 100.0%验证准确率: 10.2%第1000步的小批量损失: 0.000000小批量准确率: 100.0%验证准确率: 14.6%第1500步的小批量损失: 0.000000小批量准确率: 100.0%验证准确率: 10.2%第2000步的小批量损失: 0.000000小批量准确率: 100.0%验证准确率: 17.7%第2500步的小批量损失: 2.952326小批量准确率: 93.8%验证准确率: 26.6%第3000步的小批量损失: 0.000000小批量准确率: 100.0%验证准确率: 17.5%测试准确率: 18.1%

看起来它出现了过拟合现象。在训练数据上接近100%的准确率，但在验证和测试数据上仅达到约20%的准确率。

这是否是实现带有修正线性单元的单隐藏层神经网络的正确方法？如果是的话，我该如何提高准确率？

回答：

以下是一些可能提高你准确率的建议:

首先，你的隐藏层大小为1024，似乎太大了。这可能会导致过拟合。我建议你将其减少到大约50到100左右，看看是否有所改善，然后再继续调整。

此外，关于这行代码:

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

0.5的学习率可能过高，尝试将其降低（到0.01、0.001左右）看看会有什么变化。最后，你还可以尝试使用tf.train.AdamOptimizer来替代tf.train.GradientDescentOptimizer，因为在很多情况下它表现得更好。