我正在尝试使用神经网络实现波斯语OCR，我使用了5000个训练样本，每个样本是一个70 * 79的矩阵，具体来说，我有一个5530个单元的输入层，一个隐藏层（4000个单元）和一个38个单元的输出层。

为了获得更快和更好的结果，我应该使用什么训练算法（反向传播，粒子群优化，遗传算法，…）？我使用反向传播运行了实现，但它花了很长时间，我不得不取消进程，我应该使用另一种算法，还是应该减少我的维度，或者…？

谢谢

回答：

常规的反向传播通常非常慢。尝试一些更快的变体，比如添加动量或rprop。

仍然要预期它会非常慢，因为仅在第一层就有超过2200万个连接。