第三章 深层神经网络

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目录

1 深层神经网络

2 深层神经网络的正向传播

3 深度神经网络的反向传播

4 参数和超参数

1 深层神经网络

深层神经网络就是包含更多隐藏层的神经网络 ，一般来说我们在命名神经网络时，层数只参考隐藏层和输出层，下面引入一个四层神经网络的例子。

 上图有三个隐藏层，每层的神经元数目分别为5，5，3。用L表示层数，用0表示输入层，则L=4，则有n^{[0]}n^{[1]}n^{2[]}n^{[3]}n^{[4]}=3 1 5 3 1。

2 深层神经网络的正向传播

假设存在m个训练样本，其向量化迭代过程如下所示：

第一层：l=1:

第二层：l=2:

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你好！改善深层神经网络的方法有很多，以下是一些常见的方法： 1. 使用更好的激活函数：传统的激活函数如Sigmoid、tanh等可能存在梯度消失或爆炸的问题。可以尝试使用ReLU、Leaky ReLU、ELU等激活函数，以减轻这些问题。 2. 使用批标准化（Batch Normalization）：批标准化对网络的输入进行标准化，有助于加快网络的训练速度，并且可以缓解梯度问题，使得更深层的网络也能够训练得更好。 3. 使用残差连接（Residual Connections）：残差连接可以帮助信息在网络中更好地流动，从而减轻梯度消失的问题。通过将某些层的输出与输入相加，可以使得网络更易于训练。 4. 使用更好的优化算法：传统的梯度下降算法如随机梯度下降（SGD）可能存在训练速度慢、易陷入局部最优等问题。可以尝试使用更高级的优化算法如Adam、RMSprop等，以加快模型的收敛速度。 5. 添加正则化：过拟合是深层神经网络常见的问题之一。可以通过添加正则化项如L1正则化、L2正则化等来限制模型的复杂度，防止过拟合的发生。 6. 数据增强：通过对训练数据进行一些随机的变换，如平移、旋转、缩放等，可以增加模型的泛化能力，防止过拟合。 这些方法只是改善深层神经网络的一部分，具体的选择和调整需要根据具体问题和数据集来进行。希望对你有所帮助！
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