神經網絡為什么要歸一化
神經網絡為什么要歸一化 1.數值問題。 無容置疑，歸一化的確可以避免一些不必要的數值問題。輸入變量的數量級未致於會引起數值問題吧，但其實要引起也並不是那么困難。因為tansig的非線性區間大約在[-1.7，1.7]。意味着要使神經元有效，tansig( w1*x1 ...
原文：【CV知識學習】神經網絡梯度與歸一化問題總結+highway network、ResNet的思考
這是一篇水貨寫的筆記，希望路過的大牛可以指出其中的錯誤，帶蒟蒻飛啊 一 梯度消失 梯度爆炸的問題 首先來說說梯度消失問題產生的原因吧，雖然是已經被各大牛說爛的東西。不如先看一個簡單的網絡結構， 可以看到，如果輸出層的值僅是輸入層的值與權值矩陣W的線性組合，那么最終網絡最終的輸出會變成輸入數據的線性組合。這樣很明顯沒有辦法模擬出非線性的情況。記得神經網絡是可以擬合任意函數的。好了，既然需要非線性函數 ...
2016-08-25 22:19 1 16443 推薦指數：
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