第三章 深层神经网络

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:

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值