神经网络中的主要难点?

码的越多，失去的越多 2021-05-19 02:58:56

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weixin_38498942 2021-05-20

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过拟合，参数难以调试，梯度弥散等

1 神经网络的难点使用层数较深的神经网络会遇到许多困难，比如：容易过拟合、参数难以调试、梯度弥漫等，针对这些问题有很多trick解决。 2 过拟合过拟合是机器学习中经常遇到的问题，它是指模型预测准确率在...

到目前为止，我们例子中使用的神经网络一共只有...难点：神经网络的不同层学习的速率显著不同，接近输出层学习速率比较合适时，前面的层学习太慢，有时被困住消失的gradient问题（vanishing gradient problem）： impo

2.过拟合：深度神经网络拥有大量可训练参数，很容易在训练数据上过度学习，即过拟合，这会导致它在未见过的新数据上的表现非常差。4.需要大量的标注数据：深度神经网络通常需要大量标注数据进行训练，这在某些领域内...

卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，如像素和音频进行学习，具有稳定的效果且对...

为了克服这些难点，研究者们提出了许多优化方法和技术，如使用更有效的激活函数、采用正则化技术、设计更复杂的网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等）以及使用更先进的优化算法（如Adam、RMSprop等）。...

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