3、神经网络训练优化技巧全解析

神经网络训练优化技巧全解析

1. 输入转换

在神经网络训练中，输入数据的处理至关重要。以下是一些输入转换的关键要点：
- 均值归零 ：每个输入变量在训练集上的平均值应接近零。这有助于使输入数据更加集中，避免因数据偏移导致的训练困难。
- 协方差均衡 ：对输入变量进行缩放，使它们的协方差大致相同。这样可以确保各个输入变量对模型的影响相对均衡。
- 输入去相关 ：尽可能使输入变量不相关。当输入变量相关时，求解权重会变得更加困难，因为需要同时考虑多个相关变量。主成分分析（PCA），也称为Karhunen - Loeve展开，可以用于去除输入中的线性相关性。

输入转换的完整流程如下：

graph LR
    A[输入数据] --> B[均值归零]
    B --> C[去相关]
    C --> D[协方差均衡]
    D --> E[转换后的输入]

2. 激活函数 - Sigmoid

非线性激活函数赋予了神经网络非线性能力，Sigmoid函数是最常见的激活函数之一。它是一个单调递增函数，当趋近于正负无穷时，会渐近于某个有限值。常见的Sigmoid函数包括标准逻辑函数$f(x) = 1/(1 + e^{-x})$和双曲正切函数$f(x) = tanh(x)$。

对称的Sigmoid函数（如双曲正切函数）通常比标准逻辑函数收敛更快，因为它们更有可能产生平均值接近零的输出，这