激活函数

Paper：Xavier参数初始化之《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》的翻译与解读 目录 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks Abstract 5 Error Curves and Conclusions 误差曲线及结论 相关文章 Paper：Xavier参数初始化之《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》的翻译与解读 Paper：He参数初始化之《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet C》的翻译与解读 DL之DNN优化技术：DNN中参数初始值优化【He初始化和Xavier初始化】的简介、使用方法详细攻略 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 原论文地址 ： http://proceedings.mlr.press/v9

最近，谷歌大脑团队和 DeepMind 合作发布了一篇论文，利用 AutoML 技术实现了归一化激活层的进化，找出了 BatchNorm-ReLU 的替代方案 EvoNorms，在 ImageNet 上获得 77.8% 的准确率，超越 BN-ReLU（76.1%）。 选自arXiv，作者：Hanxiao Liu，等机器之心编译，机器之心编辑部。 论文地址： https:// arxiv.org/abs/2004.0296 7 视频： https:// youtu.be/RFn5eH5ZCVo 批归一化和激活函数是深度神经网络的重要组成部分，二者的位置常常重合。以往的神经网络设计中通常对二者分别进行设计，而最近谷歌大脑和 DeepMind 研究人员合作提出了一种新方案： 将二者统一为一个计算图，从低级原语开始进行结构进化。研究者利用层搜索算法发现了一组全新的归一化-激活层 EvoNorms 。这些层中的一部分独立于批统计量（batch statistics）。 实验证明，EvoNorms 不仅在包括 ResNets、MobileNets 和 EfficientNets 在内的多个图像分类模型上效果显著，它还能很好地迁移到 Mask R-CNN 模型（进行实例分割）和 BigGAN（用于图像合成）。在多种情况下，EvoNorms 的性能显著优于基于 BatchNorm 和

算法原理 概述： 算法通过构建多层网络解决单层感知机的非线性可分无法分割问题，通过梯度下降法更新网络中的各个权值向量，使得全局的损失函数极小化，从而实现对任意复杂的函数的拟合，这在分类问题中表现为它能将任意复杂的数据划分开，在回归问题中表现为它能拟合任意复杂的回归函数 其中梯度下降的核心是误差反向传播算法，这个算法大大减少了梯度下降法的计算量，是多层神经网络得以复苏的功臣，它使得当前层的梯度项能往后一层传播，从而快速求得后一层的梯度 问题1：神经网络是如何解决非线性可分无法分割问题的？ pla模型可以看做是神经网络的一个神经元，我们知道，pla能对数据空间划分一个超平面，简单的实现分类任务。但是pla这种只会切一刀的模型无法解决异或问题。 而神经网路可以通过增加一个2节点的隐藏层，就相当于是放置了两个pla，这两个pla互相独立，各自能在数据空间划分一个超平面，对于异或问题，它们将二维空间划分为3到4个平面（图2的A、B、C、D四个平面），然后隐藏层到输出层再对这些平面做一次分割将其分成两类（图3的橙色与蓝色），从而解决了非线性可分的异或问题 问题2：如何理解神经网络强大的拟合能力？ 说真的，我觉得神经网络比决策树抽象太多了，不容易理解，下面只是我的一些肤浅的认识 ① 对于分类问题 ，用空间切割的思想进行理解，通过上述异或问题的例子我们看到，通过增加节点数

cs224u Autoencoders自编码 Autoencoders自编码器是一种机器学习模型，旨在学习预测自身输入的参数。 海报：业界AI课程分享，段智华邀你一起学习。本节分享课程：彭靖田，Google开发专家、华为深度学习团队核心成员，畅销书《深入理解TensorFlow》作者。 课程内容：1、快速掌握人工智能的理论基础与代码案例 2、4个典型人工智能模型实战，手把手教你模型训练和参数调优 3、全方位解密深度学习训练原理，实践可视化深度学习 4、使用人工智能解决实际问题的思路与技巧 PyToch实现AutoEncoder简介 torch_autoencoder模块使用PyToch实现一个简单的单层自动编码器： 假设隐藏层表示的h矩阵为100维，f是非线性激活函数（TorchAutoencoder的默认激活函数是tanh）。假设有两个权重矩阵Wxh和Whx。自动编码器的目标函数实现对输入与预测输出之间距离进行评估。例如，可以使用均方误差公式计算： 其中X是数据的输入矩阵（维度为m×n），X[i]对应于第i个数据，调用TorchAutoencod 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4259099/blog/3224834

这是一篇不错的博文，感谢分享。 http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/66969915 ================================================================================================================================= 大家好，今天我要讲的内容是在深度学习的卷积神经网络中，如何减弱过拟合问题的相关研究，最近刚好在修改论文，就把相关的方法和技术整理出来，对于怎样选择和设计网络模型具有一定的指导性，希望对大家有帮助。 内容主要分为三个模块，首先对过拟合问题的产生原因、以及解决方向进行简单的介绍，然后会就不同的解决方案，讲解一些解决方法；最后是简单说一下自己的一些研究工作(最后一部分略)。 在讲过拟合问题前，先简单介绍一下偏差和方差权衡的问题，假设存在一组观测数据 x , y x,y ，如果存在一组理想的映射，使得每个观测值经过该映射后，能够与它对应的预测值一一对应，这就是识别、分类以及回归问题的本质，这里我们先不管怎么去优化这个理想的映射中的未知参数，我们也意识到对于观测数据，本身其实也是有噪声的，我们假设观测数据满足这样一个分布模式，也就是观测值经过理想的映射后还含有一个随机的高斯噪声项 ϵ ϵ

目录 防止过拟合的方法 什么是梯度消失和梯度爆炸？如何解决？ 在深度学习中，网络层数增多会伴随哪些问题，怎么解决？ 关于模型参数 模型参数初始化的方法 模型参数初始化为 0、过大、过小会怎样？ 为什么说模型参数越小，模型越简单 正则化 Regularization 正则化方法 正则化如何解决过拟合的 如何在代码中加入正则化 关于梯度下降 Batch/Mini-Batch/SGD梯度下降 增大 batch size 的影响 优化算法(Momentum/RMSProp/Adam) 归一化 Normalization 深度学习中的 Internal Covariate Shift（内部协变量偏移） ICS 会导致什么问题 Normalization 的基本思想与通用框架 为什么 NLP 中用 Layer Normalization 效果较好而 CV 中 Batch Normalization 的效果较好 防止过拟合的方法 根据验证集分数设置 early_stoping 数据增强 dropout 正则化：正则化会使得参数值更小，模型更简单，从而避免过拟合，即奥卡姆剃刀原理 还有一些其他的方法，比如采用对抗训练的方法可以增强模型的鲁棒性和抗干扰能力，也能一定程度上防止过拟合 什么是梯度消失和梯度爆炸？如何解决？ 由于梯度反向传播遵循链式求导法则，浅层网络的梯度包含深层网络梯度的累乘项

3 月，跳不动了？>>> RNN循环网络在序列问题处理中得到了广泛的应用。但使用标准版本的RNN模型时，常遇到梯度消失gradient vanishing和梯度爆炸gradient explosion问题。 RNN的缺点 RNN的梯度消失和梯度爆炸不同于其它网络，全连接网络和卷积网络每一层有不同参数，而RNN 的每个处理单元Cell（处理单个序列元素的操作称为处理单元Cell）共用同一组权重矩阵W。在上一篇介绍RNN网络算法时可以看到，处理单元之间是全连接关系，序列向前传播的过程中将不断乘以权重矩阵W，从而构成了连乘Wn，当W<1时，如果序列很长，则结果趋近0；当w>1时，经过多次迭代，数值将迅速增长。反向传播也有同样问题。 梯度爆炸问题一般通过“梯度裁剪”方法改善，而梯度消失则使得序列前面的数据无法起到应有的作用，造成“长距离依赖”（Long-Term Dependencies）问题，也就是说RNN只能处理短距离的依赖关系。 这类似于卷积神经网络在处理图像问题时加深网络层数，无法改进效果。尽管理论上可以通过调参改进，但难度很大，最后图像处理通过修改网络结构使用残差网络解决了这一问题。同样，RNN也改进了结构，使用LSTM和GRU网络。作为RNN的变种，它们使用率更高。 LSTM长短时记忆网络 LSTM是Long Short Term Memory Networks的缩写