6.3-训练DNN的技巧

2023-11-12

一、新的激活函数(New activation function)

  • 比较常用的激活函数是sigmod函数,下图是在多层网络出现的一些问题
    • 消失梯度问题(Vanishing Gradient Problem):网络在输入层附近梯度比较小,学习得非常慢,结果几乎是随机的。而在输出层附近时梯度比较大,学习得非常快,几乎很快收敛。为了提高输入层附近的网络对最终结果的影响,有人提出了新的激活函数ReLU

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1.1 校正线性单元(Rectified Linear Unit)

  • 如下图ReLU的原理是当输入小于0时,输出等于0;输入大于0时,输出等于输入。
  • ReLU会让网络中等于0的神经元失去作用,从而使网络变得细长而且线性。
  • ReLU也有一些变种:如
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