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常用激活函数_陈屹_华中科技大学_模型保存与打印结果_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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第1层的学习率是第3层的多少倍呢?是不是25×25 625倍?也就是说我们修正了之前的这个,越来越小,从外层到内层越来越小的这个variation problem,problem产生了一个新的问题就是越来越大是吧?我们反而内层比外层的这个学习力要大很多很多,所以我们另外一种一种,这个。问题又出现了,我们把它叫做explosion规定的problem啊,就是爆炸性的增长,所以要么是太小,要么是插的太大,所以这两种东西它其实都有问题,所以我们看到其实不是那么容易修正的,为什么呢?是一红说从根本上来讲呢,它不是一个说是我们是variation函数explode的这样一个问题,而是只能在后面层的梯度,两层的累积的成绩,就从这个公式我们可以看出来是吧?他们两层之间的。这个差别是在于这几个数连成在一起,也就是说这几个数呢,只要不等于一左右的书稍微大一点或者小一点,它连成起来的话这个结果就非常大或者非常小,那么所以神经网络非常不稳定是吧?唯一可能的情况就是说,上面连乘的积刚好平衡起来刚好大于或等于1,这种几率非常小,所以呢,这其实是一个不稳定的梯度问题,就说我们用梯度算法来解决神经网络的话,这是一个
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