深度学习常见问题解析
深度学习常见问题解析 计算机视觉与自动驾驶 今天 一、为什么深层神经网络难以训练？ 1、梯度消失。梯度消失是指通过隐藏层从后向前看，梯度会变得越来越小，说明前面层的学习会显著慢于后面层的学习，所以学习会卡主，除非梯度变大。 梯度消失的原因：学习率的大小，网络参数的初始化，激活函数的边缘效应 ...
原文：深度学习—常见问题总结（调优方法）
为什么要用神经网络 对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高。 在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。 CNN基本问题 层级结构：输入层 gt 卷积层 gt 激活层 gt 池化层 gt 卷积层 gt 激活层 gt 池化层 gt 全连接层 输入层数据预处理：去均值 归一化 PCA 白化 去均值：即 均值化，C ...
2018-05-18 11:12 2 7334 推荐指数：
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