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前向传播_刘道成_斯坦福大学_深度学习入门课程 卷积层详解_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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使用教师模型生成的预测作为监督,可以将训练有素的模型用作教师来训练其他儿童模型。这种知识转移学习已被用来训练具有复杂网络的简单神经网络,因此最终性能可以达到常规训练无法获得的水平。在本文中,我们采用知识转移学习方法,以深层神经网络(DNN)模型为老师来训练RNN(准确地说是LSTM)。这与大多数现有的知识转移学习研究有所不同,因为假定教师(DNN)比孩子(RNN)弱。但是,我们对ASR任务的实验表明,该方法效果很好:无需对学习方案应用任何技巧,即使使用有限的训练数据,该方法也可以成功地训练RNN。 训练非常深的网络是机器学习中的一个重要的开放问题。许多困难之一是反向传播的误差梯度的范数可能成指数增长或衰减。在这里,我们表明,训练非常深的前馈网络(FFN)并不像以前想象的那样困难。与将反向传播应用于循环网络不同,应用于FFN等于将误差梯度乘以每一层的不同随机矩阵。我们证明了将正确缩放的随机矩阵连续应用于初始向量会导致所得向量的范数的对数发生随机游动,并且我们计算了使该游动无偏的定标。随机游动的方差仅随网络深度线性增长,并且与每一层的大小成反比。实际上,这意味着一个梯度,其对数范数与网络
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