12、在下面哪种情况下, 一阶梯度下降不一定正确工作 (可能会卡住) ? 答案: B 解析: 这是鞍点 ( Saddle Point) 的梯度下降的经典例子。另, 本题来源于: analyticsvidhya.com/blo § 13、下图显示了训练过的3层卷积神经网络准确度, 与参数数量(特征核的数量)的关系。 从图中趋势可见, 如果增加神经网络的...
➢ 过拟合:在训练数据集上误差小而在测试数据集上误差大 权重衰减( 2正则化) 为防止过拟合和权值震荡,加入新的指标函数项: 第二项约束了权值不能过大。在梯度下降时,导数容易计算: Dropout(暂退) 在整个训练过程的每一次迭代中,标准暂退法包括在计算下 一层之前将当前层中的一些节点置零。 3.2 动量法 病...
1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 每一次迭代时使用整个训练集的数据计算Cost Function来进行梯度更新。 由于每一次参数更新都用到所有的训练集数据,当样本数量很大的时候,计算开销大,速度慢。 2.随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 每一次迭代时,针对单个样本计算Loss Function,然后计算梯度更新参数。这...
在循环神经网络中,训练过程中在更少的先前时间步上进行更新(沿时间的截断反向传播,truncated Backpropagation through time)可以缓解梯度爆炸问题。 (2)使用 ReLU **函数 在深度多层感知机神经网络中,梯度爆炸的发生可能是因为**函数,如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用ReLU **函数可以减少梯度爆炸。采用 ...
由于拟合的结果与给定的标签值通常存在一定的误差,而为了衡量这个误差,可以定义一个误差函数 Error / Loss function,此时网络的性能评价就被转化为一个函数优化问题:即如何通过一定的方法不断的调整作用在神经网络中不同层上的参数来降低误差函数的值,其中最重要的方法之一就是利用梯度下降 Gradient descent 来实现误差...
softmax用于多分类过程中最后一层,它将多个神经元的输出,映射到(0, 1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组V,Vi 表示 V 中第 i 个元素,那么这个元素的 Softmax值就是: 更形象的如下图表示: softmax 直白来说就是讲原来输出是 3, 1, -3 通过 softmax 函数一作用,就映射...
梯度下降优化过程中,产生“梯度爆炸”,在第14轮运算溢出。 defgradient(phi_grad, y, w_init, lr=0.001, step_num=16):# lr 学习率; step_num 迭代次数w_train = w_initforiinrange(step_num):print("循环次数:", i,"参数 w_train = ", w_train) ...
1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}……x^{(5000)}\}\), 一般地用\(x^{\...
使用批量梯度下降算法寻求神经网络的最优参数 我们使用批量梯度下降算法寻求神经网络的最优参数 W(l),bl。 我们先来看对于 第 l+1 层第 i 个神经元来说,第 l 层第 j 个神经元的权值可按如下方式迭代更新: W(l)ij=W(l)ij−α∂∂W(l)ijJ(W,b)=W(l)ij−α⎡⎣ 1K∑k=1K∂...