神经网络为什么要归一化
神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*x1 ...
原文：【CV知识学习】神经网络梯度与归一化问题总结+highway network、ResNet的思考
这是一篇水货写的笔记，希望路过的大牛可以指出其中的错误，带蒟蒻飞啊 一 梯度消失 梯度爆炸的问题 首先来说说梯度消失问题产生的原因吧，虽然是已经被各大牛说烂的东西。不如先看一个简单的网络结构， 可以看到，如果输出层的值仅是输入层的值与权值矩阵W的线性组合，那么最终网络最终的输出会变成输入数据的线性组合。这样很明显没有办法模拟出非线性的情况。记得神经网络是可以拟合任意函数的。好了，既然需要非线性函数 ...
2016-08-25 22:19 1 16443 推荐指数：
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