神经网络梯度是什么意思,卷积神经网络梯度下降

最新推荐文章于 2024-06-03 17:03:57 发布
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本文探讨了神经网络中梯度消失的问题，分析了sigmoid函数导致的梯度衰减，并提出通过初始化方法和激活函数如ReLU来缓解。同时解释了梯度下降法在神经网络优化中的作用，介绍了L-M优化算法与动量项的应用，以解决梯度下降的锯齿形模式。此外，还讨论了BP神经网络的训练中梯度（Gradient）和性能（Performance）的概念，以及BP网络的收敛性和局部极值问题。

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什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度

累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。

避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x<0，的时候一样会导致无法学习。

利用一些改进的ReLU可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如，ELU和LeakyReLU，这些都是ReLU的变体。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

梯度下降算法是指什么 神经网络

梯度下降法是什么？

梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。

要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索

最低0.47元/天 解锁文章
2.4 吴恩达《神经网络与深度学习》——梯度下降法
dujiahaogod的博客
04-03 2561
【上节回顾】在上一讲里，我们学习了logistic回归模型，也知道了损失函数。损失函数，是衡量单一训练样例的效果。你还知道了成本函数，成本函数用于衡量参数w和b的效果，在全部训练集上来衡量。下面我们讨论如何使用梯度下降法，来训练或学习训练集上的参数w和b。回顾一下，这里是熟悉的logistic回归算法。第二行是成本函数J，成本函数J是参数w和b的函数，它被定义为平均值，即1/m的损失函数之和。损失...
【梯度下降|链式法则】卷积神经网络中的参数是如何传输和更新的？
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【梯度下降|链式法则】学习笔记！
卷积神经网络03（梯度下降）
weixin_42989738的博客
09-01 3124
回顾： 线性回归回顾 上面的是一个w（权重），可以直接进行搜索，比较简单，但是如果是多个变量，在使用这种方法查找就很费时，并且有时候还计算不出来。 还有一个问题就是，如果是很多权重，就会是多维的，并且还会有局部最小值的问题。 因此就有本节的梯度下降法出现 虽然不能得到最优解，但是可以得到局部最小值 可能会出现局部最小值的情况（非凸函数）局部最优 因此，梯度下降只能找到局部最优，并不一定是局部最小值（全局最优点）。 有一种特殊情况，叫做鞍点 由于g在某一段是0，那么就没有办法进行迭代了。 随机梯度下
关于卷积神经网络的点滴（一）——理解梯度下降法
wdd_100的博客
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我的学习方法是：总-分-总，先总体了解卷积神经网络的算法思想和相关知识点，这一步通过重复学习也了解了大概，再对那些模模糊糊了解一些的，甚至是根本不理解的知识点一个一个解决掉，比如神经网络是什么？卷积是什么？神经网络里为什么用到卷积？什么是梯度？损失函数是如何设计的？以及如何理解最小二乘法和极大似然估计法、信息量的定义……最后再回头从总体上来理解卷积神经网络。 梯度下降法对神经网络太重要了！梯度是微积分里的一个概念，到底什么是梯度？它又是怎么应用到神经网络去训练神经网络的？ ...
卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）
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卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降方法）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterov accelerated gradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad法三、更新学习率+更新方向1、Adam法 说起最优化方法，我们首先要知道优化目标是什么，优化目标有凸函数和非凸函数两种，而我们要尽可能的寻找相对小的值 凸函数全局最小值=局部最小值 非凸函数包含许多局部最小值 那么更新方式有几种呢，就如我们下山一样，取决于我们所走的方向和每一步所走的距离，即学
深度神经网络——什么是梯度下降？
知来者逆的博客
06-03 1678
梯度下降是一种通过模拟下山过程来寻找函数最小值的算法。在神经网络的上下文中，这个过程被用来最小化损失函数，即减少网络预测与实际结果之间的差异。想象一下，损失函数可以被看作是一个多维的地形图，其中包含了神经网络所有可能的权重组合。这张图上的每个点都代表了一个特定的权重设置，而点的高度代表在这个权重设置下的损失值。我们的目标是找到这个地形图中最低的点，也就是损失最小的点。梯度：代表了在这个地形上任何给定点的最快下降方向，也就是指向损失增加最快的方向。
神经网络中梯度的概念,卷积神经网络名词解释
神经网络爱好者
08-20 855
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卷积神经网络梯度消失,神经网络中梯度的概念
神经网络爱好者
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TensorFlow 学习（九）：CNN-梯度下降
lusics的博客
03-02 4722
一、介绍 梯度下降是常用的卷积神经网络模型参数求解方法 求参数过程即最小化损失函数过程。比如有一个含有D个训练数据的数据集，损失函数如 下： 下面比较8种梯度下降方法： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降法（Stochastic gradient descent） 小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent...
神经网络梯度下降 概念
dudu3332的博客
11-10 183
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/1-1-C-gradient-descent/
神经网络中的梯度下降算法
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一、概述  梯度下降算法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法。对于深度学习模型，基本都是采用梯度下降算法来进行优化训练的。梯度下降算法背后的原理：目标函数关于参数的梯度将是目标函数下降最快的方向。对于最小化优化问题，只需要将参数沿着梯度相反的方向前进一个步长，就可以实现目标函数的下降。这个步长又称为学习速率。参数更新公式如下：其中是参数的梯
深入理解神经网络中的梯度下降
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深入理解神经网路中的梯度下降，从一维到高维
【Deep Learning】卷积神经网络参数梯度下降推导
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http://www.tuicool.com/articles/ZbMBjm
神经网络学习笔记（三） 梯度下降法
cyhbrilliant的博客
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梯度下降法在上一张，我们学习过了LMS算法，就是利用了著名的梯度下降法，但是LMS算法只是一种特殊的实现，是均方差这个特定函数的梯度下降，这次我们来看一下梯度下降对普通函数求极值的一些应用。我们来试一下二次函数的极值点求法。首先我们建立一个二次函数： y=x^2+2*x这个极值大家应该知道 x取-1就可以得到极小值。我们来编写一个梯度下降法来求极值点：x=50; % y=x^2; sigma=0.
3.9 神经网络的梯度下降法
Claroja
12-31 232
神经网络---梯度下降算法（BGD、MBGD、SGD）
wwwsssZheRen的博客
03-16 1744
在神经网络的训练中主要是寻找正对损失函数最小的参数值W的值。 【1】优化梯度下降：https://ruder.io/optimizing-gradient-descent/
关于神经网络中梯度概念的浅显易懂解释
kiss_the_rian的博客
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梯度是神经网络里绕不开的一个概念，看到一个视频，解释得很简单明了： 一句话：梯度是一个向量，用来指明在函数的某一点，沿着哪个方向函数值上升最快，这个向量的大小指明函数值上升程度（速度）的大小。 接下来举例 所以本质上，梯度就是一个向量，如果函数是n元函数，这个向量就是由n个元素组成。如果是二元函数， 这个向量就是： 在（1，1）这一点，沿着方向（3，1）函数值上升速度最快。 如图，红色是函数C（x，y）的图像，在（1，1）这一点，可以看到沿着（3，1）移动，函数值是上升最快的。 在机神经网络种，我们经
神经网络优化算法（梯度下降）总结与分析
weixin_42217488的博客
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目录1 概述2 梯度下降法2.1 批梯度下降法2.2 随机梯度下降法2.3 小批量（mini-batch）随机梯度下降法3 自适应随机梯度下降法3.1 Momentum and Nesterov accelerated gradient3.2 Adagrad3.3 RMSProb3.4 AdaDelta3.5 Adam3.6 Radam4 实验4.1 全连接神经网络4.2 卷积神经网络5 总结与展望 1 概述 梯度下降算法是到目前为止最主流的优化深度学习的算法。因为通过设置合适的损失函数，我们很容易使神经网
卷积神经网络梯度是什么
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的梯度是指在反向传播过程中，计算损失函数相对于网络参数的偏导数。梯度用于更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数，从而提高模型的预测精度。 在CNN中，梯度主要通过以下步骤计算： 1. **前向传播**：输入数据通过卷积层、激活函数、池化层和全连接层，最终输出预测结果。 2. **计算损失**：将预测结果与真实标签进行比较，计算损失函数的值。常用的损失函数包括均方误差（MSE）和交叉熵损失。 3. **反向传播**：从输出层开始，逐层计算损失函数相对于每个参数的偏导数，即梯度。具体步骤如下： - 计算输出层误差：损失函数对输出层的偏导数。 - 计算各层误差：利用链式法则，将误差逐层反向传播到前面的层。 - 计算梯度：对于每个参数，计算损失函数对其的偏导数。 4. **参数更新**：使用梯度下降算法或其他优化算法，根据计算得到的梯度更新网络的权重和偏置。 卷积层的梯度计算相对复杂，主要涉及卷积操作的导数。假设输入特征图为X，卷积核为K，输出特征图为Y，损失函数为L，则卷积层的梯度计算公式如下： - **卷积核的梯度**：∂L/∂K = X * ∂L/∂Y，其中*表示卷积操作。 - **输入特征图的梯度**：∂L/∂X = rot180(K) * ∂L/∂Y，其中rot180表示将卷积核旋转180度。 通过这些步骤，卷积神经网络能够有效地学习到图像的特征，从而在各种计算机视觉任务中取得良好的效果。
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