梯度消失和梯度爆炸问题详解
1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数(非线性来自于非线性 ...
原文：浅谈过拟合问题与梯度爆炸问题
算法常见面试问题总结 前言： 这几天忙着秋招，也没时间总结自己最近学习的知识点，由于自己应聘的是算法岗位，所以就把最近面试时遇到的问题和大家一起分享一下，有什么不对的还需各位读者指出来。最后希望自己和我的那个她能够找到一份满意的工作。 解决过拟合的问题 .什么是过拟合 一般提及到过拟合就是说在训练集上模型表现很好，但是在测试集上效果很差，即模型的泛化能力不行。过拟合是模型训练过程中参数拟合的问题， ...
2019-09-07 22:47 0 357 推荐指数：
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