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光环大数据_多层感知机_深度学习基础模型:lstm_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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优准则通常不会导致最优性能。这可能有三个不同的原因。首先,我们可能使用了错误的标准,在整个网络中保留一个信号的规范实际上可能并没有好处。其次,在开始学习之后,在初始化时强加的属性可能不会持续。第三,该准则可能成功地提高了优化速度,但无意中增加了泛化误差。在实际应用中,我们通常需要将权重的尺度视为一个超参数,其最优值大致位于理论预测值附近,但并不完全等于理论预测值。 缩放规则的一个缺点是将所有初始权重设置为具有相同的标准偏差,例如m,是指每一个个体的重量在层变大时变得非常小。Martens(2010)提出了一种称为稀疏初始化的分析性初始化方案,其中每个单元的初始化权值恰好为k个非零权值。其思想是保持输入到单元的总量独立于输入的数量m,而不使单个权重元素的大小随m而缩小。稀疏初始化有助于在初始化时实现单元之间的更多多样性。然而,它也对选择具有较大高斯值的权重施加非常强的先验。由于梯度下降需要很长时间来缩小“uincrect”的大值,因此这种初始化方案可能会导致诸如maxout单元这样的单元出现问题,这些单元具有几个必须相互仔细协调的过滤器。 当计算资源允许时,通常最好将每一层的权值的初
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