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hellotensorflow_李弘扬_随机梯度下降法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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通过查看图2中的平均转换门活动(第二列)和单个示例转换门输出(第三列),可以找到部分答案。特别是对于cifar-100情况,大多数变换门平均是活动的,而对于单个实例,它们显示出非常选择性的活动。这意味着对于每个样本,只有几个块执行转换,但不同的块由不同的样本使用。 图3进一步研究了这种依赖于数据的路由机制。在每一列中,我们将展示一个特定类的平均样本数与图2第二列中所示的总平均值之间的差异。对于mnist数字,可以看到0和7的实质性差异 图3:可视化显示了某些类的平均变换门活动与所有训练样本的平均活动的不同程度。在CIFAR-100上的mnist上使用与图2相同的50层公路网络生成。最好用彩色观看。 在前15层中,而对于cifar类号0和1,差异较小,并且分布在所有层上。在这两种情况下,很明显平均活动模式在类之间是不同的。门控系统不仅是一种简化训练的机制,而且是训练网络计算的重要组成部分。 4.2层重要性 由于我们将所有变换门都偏向于关闭,因此在开始时,每一层都主要复制上一层的激活。培训是否确实改变了这种行为,或者最终的网络本质上仍然等同于一个层次更少的网络 为了阐明这个问题,
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