第十一章——訓練深度神經網絡
上一章我們訓練了一個淺層神經網絡，只要兩個隱層。但如果處理復雜的問題，例如從高分辨率圖像中識別上百種類的物品，這就需要訓練一個深度DNN。也行包含十層，每層上百個神經元，幾十萬個連接。這絕不是鬧着玩的： 首先，需要面對梯度消失（或者相對的梯度爆炸）問題，這會導致淺層很難被訓練 ...
原文：深度神經網絡訓練の顯存過載計算
在深度學習訓練中，我們經常遇到 GPU 的內存太小的問題，如果我們的數據量比較大，別說大批量 large batch size 訓練了，有時候甚至連一個訓練樣本都放不下。但是隨機梯度下降 SGD 中，如果能使用更大的 Batch Size 訓練，一般能得到更好的結果。所以問題來了： 問題來了：當 GPU 的內存不夠時，如何使用大批量 large batch size 樣本來訓練神經網絡呢 這篇文章 ...
2018-12-26 09:40 0 888 推薦指數：
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參數初始化 是否可以將全部參數初始化為0 同一層的任意神經元都是同構的 它們的輸入輸出都相同，因此前向反向傳播的取值完全相同 訓練一直是對稱的，同一層參數都是相同的 隨機初始化參數 初始化參數為取值范圍\((-\dfrac ...