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時間 2021-01-20
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神經網絡自20世紀50年代發展起來後,因其良好的非線性能力、泛化能力而備受關注。然而,傳統的神經網絡仍存在一些侷限,在上個世紀90年代陷入衰落,主要有以下幾個原因: 1、傳統的神經網絡一般都是單隱層,最多兩個隱層,因爲一旦神經元個數太多、隱層太多,模型的參數數量迅速增長,模型訓練的時間非常之久; 2、傳統的神經網絡,隨着層數的增加,採用隨機梯度下降的話一般很難找到最優解,容易陷入局部最優解。在反向
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