前面學習了搭建網絡模型的各個層級與結構,想要訓練得到1個良好的網絡模型,正確的權值初始化方法可以加快模型的收斂,相反,不恰當的權值初始化可能導致梯度爆炸或消失,最終導致模型無法訓練。因此,本節主要從3方面來分析了解權值初始化:(1)分析不恰當的權值初始化是如何引發梯度消失與爆炸的?(2)學習常用 ...
要理解卷積,首先你要理解什么是全連接和局部連接,全連接是什么 舉個例子, 大小的圖像,假設有 個隱含神經元,那么就有 個連接, 太可怕,局部連接是什么,假設每個隱含神經元只局部連接 ,那么就有 個連接。 那么什么是卷積,什么又是權值共享 說道權值共享,就需要提到感受野,感受野其實就是一個隱含神經元的局部連接大小,權值共享就是感受野的權值一樣,也就是說,假設這層的感受野是 ,這層隱含神經元就會有 的 ...
2017-05-29 16:08 0 2513 推薦指數:
前面學習了搭建網絡模型的各個層級與結構,想要訓練得到1個良好的網絡模型,正確的權值初始化方法可以加快模型的收斂,相反,不恰當的權值初始化可能導致梯度爆炸或消失,最終導致模型無法訓練。因此,本節主要從3方面來分析了解權值初始化:(1)分析不恰當的權值初始化是如何引發梯度消失與爆炸的?(2)學習常用 ...
Note:后記 此權值共享非彼卷積共享。說的是layer實體間的參數共享。 Introduction 想將兩幅圖像”同時“經過同一模型,似乎之前有些聽聞的shared model沒有找到確鑿的痕跡,單個構建Variable然后每層設置,對debug階段(甚至使用階段)來說是場噩夢。能夠可行 ...
權值共享的思考 在CNN中,每個濾波器 在整個視覺域(visual field)上是不斷重復的。這些重復的單元共享着相同的參數設定(權值向量(weight vector)和偏置(bias)),並且組成一個特征圖(feature map)。 Layer m-1 Depth為3,按照RGB ...
四、其他常見神經網絡 1、深度學習模型 感知機只包括輸入層和輸出層,只能處理線性任務,為了處理非線性任務,在輸入和輸出之間加入了隱層,隱層的目的是對數據進行加工處理傳遞給輸出層。 為了解決更為復雜的問題,我們需要提升模型的學習能力,這時要增加模型的復雜度,有兩種策略 ...
局部連接與權值共享 下圖是一個很經典的圖示,左邊是全連接,右邊是局部連接。 對於一個1000 × 1000的輸入圖像而言,如果下一個隱藏層的神經元數目為10^6個,采用全連接則有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12個權值參數,如此數目巨大的參數幾乎難以訓練;而采用 ...
感知、權值共享 CNN用局部感知和權值共享大大減少了參數,同時還具備其它優點。它們與自然圖像自身具有的 ...
1、過擬合問題 欠擬合:根本原因是特征維度過少,模型過於簡單,導致擬合的函數無法滿足訓練集,誤差較大; 解決方法:增加特征維度,增加訓練數據; 過擬合:根本原因是特征維度過多,模型假設過於復雜,參數過多,訓練數據過少,噪聲過多,導致擬合的函數完美的預測訓練集,但對新數據的測試 ...
根據網上查詢到的說法,參數就是在卷積神經網絡中可以被訓練的參數,比如卷積核的權值和偏移等等,而超參數是一些預先設定好並且無法改變的,比如說是卷積核的個數等。 另外還有一個最最基礎的概念,就是卷積核的權值共享,這個共享其實指的是一個卷積核在一個輸入中的不同位置是共享參數的(意思就是一個輸入使用 ...