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【深度学习】鞍点

  鞍点一个维度向上倾斜且另一维度向下倾斜的点。这些鞍点通常被相同误差值的平面所包围这使得算法陷入其中很难脱离出来因为梯度在所有维度上接近于零。

  图一表示神经网络只有两个参数时的情况水平方向分别为两个参数纵轴代表损失函数有多个局部最小值

  (saddle point)的数学含义是: 目标函数在此点上的梯度(一阶导数)值为 0, 但从该点出发的一个方向是函数的极大值点,而在另一个方向是函数的极小值点。 而当在某点的一阶导为0时,该点称为驻点。 判断

  的一个充分条件是:函数在一阶导数为零处(驻点)的Hessian矩阵为不定矩阵。 半正定矩阵: 所有特征值为非负,或主子式...

  (saddle point)的数学含义是: 目标函数在此点上的梯度(一阶导数)值为 0, 但从该点出发的一个方向是函数的极大值点,而在另一个方向是函数的极小值点。 判断

  的一个充分条件是:函数在一阶导数为零处(驻点)的黑塞矩阵为不定矩阵。 半正定矩阵: 所有特征值为非负,或主子式...

  的设计,是用c语言写的,可以看看,这是我用c语言写的程序,我的其他资源都是免费的,是对于c语言初学者的帮助比较大的,其中有数据结构,window编程。我也在学c语言,每当我写完一

  图书管理系统 Java + MySQL 完整实训代码,MVC三层架构组织,包含所有用到的图片资源以及数据库文件,大三上学期实训,注释很详细,按照阿里巴巴Java编程规范编写

  SGD随机梯度下降1. 在梯度平缓的维度下降非常慢,在梯度险峻的维度容易抖动2. 容易陷入局部极小值或

  。Zero gradient,gradient descent gets stuck (在高维空间中,

  比局部极小值更容易出现)mini-batch GDMoment在每次下降时都加上之前运动方向上的动量在梯度缓慢的维度下降更快,在梯度险峻的维度减少抖动v表示velocity 速率,即在原先...

  结构 ResNet50结构: resnet50中1x1filter的作用: 1、在shortcut connection的残差层中使用1x1的fiter先降维,然后再使用使残差层输出与恒等映射层通道match 2、在恒等映射层使用,使恒等映射层和残差层通道匹配 3、使用1x1 s=2的conv来减小feature map的维度(宽高) 实现 ...

  方法可以分为生成方法和判别方法: 1)生产式模型:直接对联合分布进行建模,如:混合高斯模型、隐马尔科夫模型、马尔科夫随机场等 2)判别式模型:对条件分布进行建模,如:条件随机场、支持...

  从SGD(SGD指mini-batch gradient descent)和Adam两个方面说起。 更详细的可以看:

  最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)(醍醐灌顶!) SGD SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度,然后对参数进行更新,是最常见的优化方法了。即: 其中,是

  造成神经网络难以优化的一个重要(乃至主要)原因不是高维优化问题中有很多局部极值,而是存在大量

  。 吴恩达视频中讲的,虽然没有理论的证明,局部最小值就是全局最小值,但是很多实际的经验告诉我们,最后,只能收敛到一个最小值,也就是说,很多现实实际问题是只有一个最小值的。但这个最小值通常是

  的历史 BP算法自八十年代发明以来,一直是神经网络优化的最基本的方法。神...

  1. 二叉树题目 略 2. 层序遍历算法题 1)由顶向下逐层访问 2)可以用队列存储树,每次打印根节点并将左右节点放进队列 (参考:) 3. 图论中的最大团、连通分量,然后问图划分的算法 略 4. 如何判断社区活跃度(基于图),现在想着可能是根据连通...

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