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：深度學習中的常見問題匯總（一）
深度學習中的常見問題匯總 一 轉自 卷積神經網絡的復雜度分析 關於感受野的總結 .CNN復雜度分析 在深度學習基礎網絡不斷進化的過程中，可以發現新的模型不僅性能有極大地提升，網絡的復雜度通常也會更低。深度學習網絡模型的復雜度直接關系到其實際應用中的速度與可行性，因此這里總結一下 CNN 復雜度的含義與計算方式。 . 時間復雜度 通常，我們假設計算機運行一行基礎代碼需要一次運算，那么模型的時間復雜度 ...
2019-04-26 14:31 0 961 推薦指數：
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