梯度消失和梯度爆炸問題詳解
1.為什么使用梯度下降來優化神經網絡參數？ 反向傳播（用於優化神網參數）：根據損失函數計算的誤差通過反向傳播的方式，指導深度網絡參數的更新優化。 采取反向傳播的原因：首先，深層網絡由許多線性層和非線性層堆疊而來，每一層非線性層都可以視為是一個非線性函數(非線性來自於非線性 ...
原文：淺談過擬合問題與梯度爆炸問題
算法常見面試問題總結 前言： 這幾天忙着秋招，也沒時間總結自己最近學習的知識點，由於自己應聘的是算法崗位，所以就把最近面試時遇到的問題和大家一起分享一下，有什么不對的還需各位讀者指出來。最后希望自己和我的那個她能夠找到一份滿意的工作。 解決過擬合的問題 .什么是過擬合 一般提及到過擬合就是說在訓練集上模型表現很好，但是在測試集上效果很差，即模型的泛化能力不行。過擬合是模型訓練過程中參數擬合的問題， ...
2019-09-07 22:47 0 357 推薦指數：
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