JavaShuo
欄目
標籤
神經網絡作深原因及dropout防止過擬合原因
時間 2020-12-24
原文
原文鏈接
網絡加深原因: 深度學習不是模型,更像是一個框架,加上各種模型,構成新的模型。 與單層神經網絡相比,深層次神經網絡可在具有相同表示能力的前提下,具有更低的時間複雜度。簡化模型 深層神經網絡難以訓練: 因爲存在梯度消失問題,底層的神經元可能就訓練不到了 解決方法: layer-wise pretraing:即一層一層的來優化,用RBM/autoencoding方法,解決梯度消失的問題,目前用
>>阅读原文<<
相關文章
1.
防止過擬合dropout
2.
在深度神經網絡中防止過擬合
3.
神經網絡不學習的原因
4.
神經網絡梯度消失原因
5.
深層神經網絡難以訓練的原因
6.
卷積神經網絡(CNN)防止過擬合的方法
7.
防止神經網絡過擬合的五種方法
8.
第10課:優化神經網絡——如何防止過擬合
9.
神經網絡訓練loss不下降原因集合
10.
欠擬合和過擬合出現原因及解決方案
更多相關文章...
•
R 因子
-
R 語言教程
•
MyBatis的工作原理
-
MyBatis教程
•
☆技術問答集錦(13)Java Instrument原理
•
Java Agent入門實戰(三)-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
原因
神經網絡
因特網
dropout
因爲
歸因
基因
因素
誘因
網站品質教程
網站建設指南
網站主機教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
微軟準備淘汰 SHA-1
2.
Windows Server 2019 Update 2010,20H2
3.
Jmeter+Selenium結合使用(完整篇)
4.
windows服務基礎
5.
mysql 查看線程及kill線程
6.
DevExpresss LookUpEdit詳解
7.
GitLab簡單配置SSHKey與計算機建立連接
8.
桶排序(BucketSort)
9.
桶排序(BucketSort)
10.
C++ 桶排序(BucketSort)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
防止過擬合dropout
2.
在深度神經網絡中防止過擬合
3.
神經網絡不學習的原因
4.
神經網絡梯度消失原因
5.
深層神經網絡難以訓練的原因
6.
卷積神經網絡(CNN)防止過擬合的方法
7.
防止神經網絡過擬合的五種方法
8.
第10課:優化神經網絡——如何防止過擬合
9.
神經網絡訓練loss不下降原因集合
10.
欠擬合和過擬合出現原因及解決方案
>>更多相關文章<<