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数据切分_李博_cifar10_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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)| >= 1。(1)这种情况只有在IWi >= 4的时 候才会出现。 (2)假设|w| >= 4,考虑那些满足∣wσz(Wa + b)| >= 1的输入激活a集合。 证明:满足上述条件的该集合能够 充满一个不超过W ln(|w|(1+冷1-4∕H) - 1)宽度的区间。 (3)数值上说明上述表达式在|w| = 6.9时候去的最 高值约0.45o所以即使每个条件都满 足,我们仍然有一个狭窄的输入激活区间,这样来避免消失的梯度问题。 幺神经元:考虑一个单一输入的神经元,X,对应的权重W1,偏差b,输出上的权重W2。 证明,通过合理选择权 重和偏差,我们可以确保W2σ(w1 * X + b) = X其中X ∈ [0,1]。这样 的神经元可用来作为幺元使用,输出 和输入相同(成比例)。提示:可以重写X = 1/2 + △, 可以假设Wl很小,和在Wl * △使用泰勒级数展开。 在我们对于消失的梯度问题讨论中,使用了 ∣σ(Z)I < 1/4这个结论。假设我们使用一个不 同的激活函数, 其导数值是非常大的。这会帮助我们避免不稳定梯度的问题么 消失的梯度问题普遍存在:我们已经看
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