在使用BP神经网络时,一种常见的错误是梯度消失或梯度爆炸。这主要是由于在反向传播过程中,梯度可能会在传递过程中逐渐消失或变得非常大,这会使得权重更新无法正确进行。为了解决这个问题,我们需要确保我们使用的激活函数具有非零的梯度,例如Sigmoid或ReLU。另一个在Encog库中可能出现的问题是过拟合。过拟合是指模型在训...
常用梯度优化算法 SGD(SGDM) AdaGrad算法 RMSProp算法 Adam算法 总结 过拟合与欠拟合 权重正则化 Dropout正则化 批量正则化(Batch Normalization) 权重初始化 梯度消失和梯度爆炸 梯度剪切 残差结构 总结 参考文献 写在文末 前言 本期将对深度学习中所需要的基础知识进行总结。之后几期我们将开启实战专栏,一步一步带...
过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在测试数据上表现较差。为解决过拟合问题,我们可以采取以下措施:增加数据量、使用正则化技术、降低模型复杂度等。 如何解决NLP大模型的梯度消失问题? 梯度消失是指深度神经网络中的梯度变得越来越小,导致网络无法有效地更新参数。为解决梯度消失问题,我们可以采取以下措施:使用合适...
2.2 梯度爆炸 :当模型中有无数矩阵乘积时,产生的数非常大,就容易出现梯度爆炸,当这种情况是由于深度网络的初始化所导致时,没有机会让梯度下降优化器收敛。防止梯度爆炸,可以从初始化参数和减少神经网络深度考虑。 梯度爆炸解决方法: 1、更换网络,如RNN更换GRU和LSTM 2、梯度剪切,梯度超过设定的值,就等于设定的值。
对于过拟合问题，我们可以通过正则化、增加训练数据量、或者使用更复杂的模型结构来缓解。梯度消失和梯度爆炸是深度学习训练过程中的两个重要问题。梯度消失通常发生在使用sigmoid激活函数的网络中，当网络深度增加时，梯度可能会变得非常小，导致权重更新量微乎其微，从而阻碍模型的训练。解决梯度消失问题的一...
过拟合与梯度消失 过拟合 现象: 在训练集上表现效果非常好,但是在验证集上效果下降。在训练集上的误差越来越小并趋于稳定,在验证集上的误差先减小后增大。 原因: 精确学习到了训练集上的特征,但是实际数据与训练集数据存在差距。 解决方法: 1.添加L1/L2正则化:引入模型的复杂度,模型越复杂,则正则化项越大,...
过拟合指的是在训练集上表现很好，而在测试集上表现很差。原因 模型过度的学习训练样本所具有的特性，导致将训练样本所独有的特性，不是这一类别所共有的特性。例如训练能够识别狗的网络，模型只能认识哈士奇是狗，而不认识金毛也是狗。当用测试数据集进行预测时会导致模型的预测准确率较低，泛化性能...
欠拟合(Underfitting)是指模型在训练数据上无法很好地拟合,导致训练和测试误差都较大的现象。欠拟合通常发生在模型复杂度不足或者训练数据质量较差的情况下。解决欠拟合的常用方法包括增加模型复杂度、优化特征选择、增加特征数量等。 梯度消失和梯度爆炸是指在深度神经网络中,通过反向传播算法计算梯度用于更新参数。梯度消...
梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况,两种情况下梯度消失经常出现,一是在深层网络中,二是采用了不合适的损失函数,比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下,下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的原因。 (一)深层网络: 图中是一个四层的全连接网络,假设每一层网络激活后的输出为 ...
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