无论是深度学习还是机器学习，大多情况下训练中都会遇到这几个参数，今天依据我自己的理解具体的总结一下，可能会存在错误，还请指正.
learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.
我们会使用一个例子来说明一下：
&nbs
1梯度消失与梯度爆炸正如我们在第10章中讨论的那样，反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层，并在此过程中传播误差梯度。一旦算法计算出代价函数相对于网络中每个参数的梯度，就可以使用这些梯度以梯度下降步骤来更新每个参数。不幸的是，随着算法向下传播到较低层，梯度通常会越来越小。结果梯度下降更新使较低层的连接权重保持不变，训练不能收敛到一个好的最优解。我们称其为梯度消失问题。在某些情况下，可能会出现相反
转载
2024-05-08 21:54:02
52阅读
权重衰减应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weight decay）方法权重衰减等价于\(L_2\)范数正则化（regularization）\(L_2\)范数正则化在模型原损失函数基础上添加\(L_2\)范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数.\(L_2\)范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。带有\(L_2\)范数惩罚项的新损失函数为其中超参数\(\lambd
转载
2023-12-05 14:21:29
78阅读
本节介绍应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weight decay）。3.12.1 方法权重衰减等价于范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。我们先描述范数正则化，再解释它为何又称权重衰减。范数正则化在模型原损失函数基础上添加范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方
转载
2024-03-28 13:24:01
0阅读
原文：最近在看imagenet ILSVRC2015 比赛结果，除了 msra 的深度残差神经网络外，采用最多的还是 googlenet和VGG这两种网络模型， 优化方法上更多的使用了batch nomalization,prelu等，大多团队都是这两个模型上改进，采用新的优化方法，多模型融合等。这里重点总结一下VGG，本文是牛津大学 visual geometry grou
SEO的重点已慢慢转向长尾关键字战略。思想是“农村包围城市”，大家可以体会一下这句话。网站权重是搜索引擎赋予一个网站或者网页的权威度值，这个权威度值就是对网站或网页的一个评价。从Google的角度来说，PR值体现了这一点，但不是全部。 网站权重不等于网站排名，但对网站的排名有很大的影响，并且对内页长尾关键字有直接的影响。我们先来看看影响网站权重的因素有哪些： 1
梯度消失与梯度爆炸 当训练神经网络时，导数或坡度有时会变得非常大或非常小，甚至以指数方式变小，这加大了训练的难度 这里忽略了常数项b。为了让z不会过大或者过小，思路是让w与n有关，且n越大，w应该越小才好。这样能够保证z不会过大。 1.如果激活函数是tanh，一般选择下面的初始化方法 2.如果激活函
转载
2018-10-17 22:32:00
156阅读
2评论
权重衰退权重衰减（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为 ?2 正则化。一种简单的方法是通过线性函数中的权重向量的某个范数来度量其复杂性，例如。要保证权重向量比较小，最常用方法是将其范数作为惩罚项加到最小化损失的问题中。将原来的训练目标最小化训练标签上的预测损失， 调整为最小化预测损失和惩罚项之和。现在，如果权重向量增长的太大，学习算法可能会更集中于最小化权重范
转载
2024-07-09 20:47:13
144阅读
1、权重衰减（weight decay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。系数λ就
转载
2024-08-21 11:44:49
127阅读
权重衰减高维线性回归实验从零开始实现初始化模型参数定义L2范数惩罚项定义训练和测试使用权重衰减pytorch简洁实现小结上一节中提提到的过拟合现象，在模型的训练误差远小于测试集上的误差。虽然增大训练接数据集可以减轻过拟合，但是获得额外的训练数据往往代价过大，本节介绍过拟合常用的方式:权重衰减(weight decay)。权重衰减权重衰减等价于L2范数正则化(regularzation)。正则化通过
转载
2024-03-28 17:07:08
58阅读
那么为什么会出现梯度消失的现象呢？因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数，这个函数有个特点，就是能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间，并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏导相乘，因此当神经网络层数非常深的时候，最后一层产生的偏差就因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就
转载
2024-01-28 07:51:42
56阅读
文章目录一、梯度爆炸1.什么是梯度爆炸？2.有何影响？二、梯度消失1.定义2.有何影响？三、共同点1.产生原因2.解决办法a. 方案1-预训练加微调b. 方案2-梯度剪切、正则化c. 方案3-relu、leakrelu、elu等激活函数解决方案4-batchnorm/批规范化解决方案5-残差结构解决方案6-LSTM 梯度消失与梯度爆炸其实差不多，两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二
转载
2023-11-13 15:47:12
277阅读
“LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解。这里我先给出几个粗线条的结论，详细的回答以后有时间了再扩展：1、首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_
转载
2024-04-22 20:32:38
82阅读
一、产生原因假设我们使用的激活函数为sigmoid函数。其导数为g(x)*(1-g(x))，图像如下：也就是sigmoid函数导数最大值为0.25。当我们根据链式法则进行反向求导的时候，公式最终是权重和sigmoid导数的连乘形式，如下：如果使用一个均值0标准差为1的高斯分布来初始化权值，所有的权重通常会满足 |w|<1，而激活函数f的导数也是0-1之间的数，其连乘后，结果会变的很小，导致梯
转载
2024-06-14 14:26:45
121阅读
梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深，网络权值更新不稳定造成的，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。对于更普遍的梯度消失问题，可以考虑用ReLU激活函数取代sigmoid激活函数。另外，LSTM的结构设计也可以改善RNN中的
转载
2020-04-07 14:21:00
509阅读
2评论
梯度消失、梯度爆炸 梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的， 最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激活函数的导数值使得整体的乘积梯度结果变得越来越小，也就出现了梯度消失的现象。 梯度爆炸：同理，出现在激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。但是梯度爆炸不如梯度消失出现的机会多。 ...
原创
2018-08-27 09:31:27
379阅读
权重衰减（weight decay）在贝叶斯推断（Bayesian inference）下的理解摘要权重衰减贝叶斯(Bayes inference) 视角下的权重衰减似然函数（log likelihood）参考资料 摘要对于有过拟合的模型，我们经常会用权重衰减（weight decay）这样一种正则化（regularization）的方法。直观上，权重衰减就是在原损失函数的基础上加入了一个对权重
转载
2024-03-23 12:36:05
97阅读
Batch Normalization原理解析 目录Batch Normalization原理解析前言1.1梯度消失和梯度爆炸2.1内部协方差转移3.1Batch Normalization原理 前言本文章是自己参考一些书籍和博客整理的一些Batch Normalization相关资料，通篇是基于自己的理解进行的整理，以作为日后参考使用。参考资料在文后贴出。Batch Normalization可
转载
2024-06-20 17:16:18
126阅读
在开始训练模型之前，我们应该学习的一个重要主题是权重初始化。 错误的权重初始化可能导致“从不收敛训练”或缓慢的训练。 权重矩阵格式如下： 将输出f(an)(out)的数量视为行，将输入f(an)(in)的数量视为列。 您还可以考虑另一种格式： 这里f(an)(out) 为列，f(an)(in) 为行。如果将权重初始化为零，则梯度下降将永远不会收敛: 用小值初始化: 一个更好的主意是使用接近零（但不
1、L2 正则化与权重衰减系数L2 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数 w 的平方的和，除以训练集的样本大小 n。λ 就是正则项系数，权衡正则项与 C0 项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2。 1/2 经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个 2，与 1/2
转载
2024-04-23 10:53:25
99阅读
