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python code macro

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  • 上传时间:2021-06-29
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资 源 简 介

CNN - 卷积神经网络 RNN - 循环神经网络 DNN - 深度神经网络 神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力,利用每层更少的神级元拟合更加复杂的函数。随着神经网络层数的加深,优化函数越来越容易陷入局部最优解,并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。 同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加,“梯度消失”现象更加严重。具体地说,我们常用sigmoid作为神经元的输入输出函数,对于幅度为1的信号,在BP反向传播梯度时,每传递一层,梯度衰减为原来的0.25。层数越多,梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。

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