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中谷教育_seq2seq模型_caffe tensorflow使用与cnn训练注意事项_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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输出为u的单元和另一个输出为h的单元[0,1],当我们可以把H看作是一个可以磨砺她的貂门1还是嗯 0。在这种情况下,我们想设置H的偏差,所以1初始化时的大部分时间。否则你就没有机会学习。例如,Jozefowicz等人(2015)主张将LSTM模型的遗忘门的偏差设置为1,如第2节所述。10.10。 另一种常见的参数类型是方差或精度参数。例如,我们可以使用该模型对条件方差估计执行IInear回归 p(y x)=n(y wrx+b,1/0)(8.24) 其中0是精度参数。我们通常可以安全地将方差或精度参数初始化为1。另一种方法是假设初始权值接近于零,在忽略权值影响的情况下设置偏差,然后设置偏差以产生正确的输出边际均值,并将方差参数设置为训练集中输出的边际方差。 除了简单或随机的模型参数初始化方法外,还可以使用机器学习来初始化模型参数。本书第三部分讨论的一个常见策略是初始化一个有监督的模型,该模型的参数由在相同输入上训练的无监督模型获得。也可以在相关任务上进行监督培训。即使是在一个无延迟的任务上执行有监督的训练,有时也会产生比随机初始化更快收敛的初始化。其中一些初始化策略可能会产生更快
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