56、卷积神经网络与循环神经网络：原理、训练与挑战

卷积神经网络与循环神经网络：原理、训练与挑战

1 卷积神经网络训练要点

1.1 权重初始化

为避免神经网络在冷启动训练时出现对称性问题，导致无法学习到不同特征，通常采用随机初始化权重的方法。常见做法是将权重初始化为零均值，方差取决于神经元的“输入大小”，而偏置仍初始化为零。例如，对于ReLU激活函数，更推荐的初始化策略是将权重初始化为零均值高斯分布，其标准差为 $\sqrt{\frac{2}{n}}$，其中 $n$ 的确定方式如下：
- 全连接层初始化时，$n$ 等于该层的输入特征数量。
- 二维卷积层（维度为 $k \times k$，有 $m$ 个输入特征图）初始化时，$n$ 等于 $k^2 \cdot m$。

大多数实用的初始化策略（如He初始化）已在深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）中实现。

1.2 预训练网络微调

另一种冷启动训练的方法是使用预训练的卷积网络，在其顶部堆叠随机初始化权重的全连接层以进行特定分类任务，然后在特定数据集上对得到的网络进行微调。由于ImageNet数据集具有通用性，在其上学习到的卷积特征对其他成像数据集也可能有用。像VGG、ResNet和DenseNet等预训练网络很容易在网上找到。在微调预训练的卷积神经网络进行特定分类任务时，通常为卷积特征提取层的更新选择较低的学习率，为最终分类层选择较高的学习率。

1.3 正则化方法

正则化是一系列机器学习技术，旨在减少模型过拟合，同时保持理论表达能力。常见的正则化方法包括：
- L1/L2 正则化 ：这两种方法源于经典机器学习理