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优达学城_情感分类_卷积神经网络cnn_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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参数的最优值集不是一个可行的问题。首先,我们不能简单地单独优化它们。第二,我们不能很容易地应用我们之前描述的梯度技术(部分原因是一些参数是离散值,另一些是实值)。第三,优化问题不是凸的,找到一个(局部)最小值需要花费大量的工作。 好消息是,在过去的25年里,研究人员已经设计了各种在神经网络中选择超参数的经验法则。这些技巧的一个很好的概述可以在 Yann Lecun,Leon Bottou,Genevieve Orr和Klaus Robert Mueller的支持。在这里,我们总结了相同的问题,重点是我们在代码中实际使用的参数和技术。 5.4.1非线性 其中两个最常见的是乙状结肠和tanh功能。由于第4.4节中解释的原因,首选在原点周围对称的非线性,因为它们倾向于向下一层产生零平均输入(这是一个理想的特性)。在经验上,我们观察到tanh具有更好的收敛性。 5.4.2重量初始化 在初始化时,我们希望权重在原点周围足够小,以便激活函数在其线性区域内运行,其中梯度最大。其他值得注意的特性,特别是对于深度网络,是保持激活的方差以及从一层到另一层的反向传播梯度的方差。这使得信息可以在网
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