深度學習常見問題解析
深度學習常見問題解析 計算機視覺與自動駕駛 今天 一、為什么深層神經網絡難以訓練？ 1、梯度消失。梯度消失是指通過隱藏層從后向前看，梯度會變得越來越小，說明前面層的學習會顯著慢於后面層的學習，所以學習會卡主，除非梯度變大。 梯度消失的原因：學習率的大小，網絡參數的初始化，激活函數的邊緣效應 ...
原文：深度學習—常見問題總結（調優方法）
為什么要用神經網絡 對於非線性分類問題，如果用多元線性回歸進行分類，需要構造許多高次項，導致特征特多，學習參數過多，從而復雜度太高。 在神經網絡中引入激活函數一個重要的原因就是為了引入非線性。 CNN基本問題 層級結構：輸入層 gt 卷積層 gt 激活層 gt 池化層 gt 卷積層 gt 激活層 gt 池化層 gt 全連接層 輸入層數據預處理：去均值 歸一化 PCA 白化 去均值：即 均值化，C ...
2018-05-18 11:12 2 7334 推薦指數：
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