关于神经网络最大架构的改进

最新推荐文章于 2025-04-20 15:25:41 发布
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#神经网络

本文探讨了一种改进的神经网络架构，优化器不再内置，允许永久学习且避免局部最优。作者提出了一个解耦骨干梯度与参数梯度的新方法，并讨论了如何训练此类网络。通过算子构建网络，使用前向和反向路径更新参数，作者建议可能可以消除逐层反向传播，提高训练效率。此外，文章还提出了将批量归一化改进的思路，以适应不同层的批大小需求。

是现在我们用的深度学习（最大架构）在这里插入图片描述
我脑洞又双发，扩展了implicitNN（与其区别），如下
思想一句话：优化器在外边，不在里边
在这里插入图片描述

理解需要解耦骨干梯度与参数的梯度求法，梯度来源于损失的固有理念

向前传播整个网
向反传播整个网

这个网络可牛逼了

1.能永久学习
2.不会陷入局部最优或鞍点（平地？不存在的）
3.向下兼容的扩展能力很强，比如我要增加一下网络深度，可以直接加个新层

想法是这样，可是咋训呢？

在这里插入图片描述

2

算子构建网络
构建路径（前向【均穿透型】，反向【穿透/非穿透型】，如下图）
前向有属性，输入与输出
反向非穿透型有属性，上传梯度

前向路径，选择自动冻结（给反向）
解冻，反向路径
路径更新（用冻结的前向和反向路径更新参数）

主路径型编程
在这里插入图片描述

model G D

f1 : z->G->D->prob_fake
f2 : x->
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