深度学习中的常见问题汇总（一）
深度学习中的常见问题汇总（一） 转自 卷积神经网络的复杂度分析 关于感受野的总结 1.CNN复杂度分析 在深度学习基础网络不断进化的过程中，可以发现新的模型不仅性能有极大地提升，网络的复杂度通常也会更低。深度学习网络模型的复杂度直接关系到其实际应用中的速度与可行性 ...
原文：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 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等。在深层神经网络中，每一个神经元计算得到的梯度都会传递给前一层，较浅层的神经元接收到的梯度受到之前所有层梯度的影响。 ...
2020-03-30 09:02 0 827 推荐指数：
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