NeuFace的博客

在深度网络中，不同层的学习速度差异很大。尤其是在网络后面层学习的情况很好的时候，先前的层常常会在训练时停止不变，基本上学不到东西，这些原因是与基于梯度的学习方法有关。我们用MNIST数字分类问题作为研究和实验的对象：这个网络有784个输入神经元，对应于图片28*28=784个像素点，我们设置隐藏神经元为30个，输出层为10个神经元，对应于MNIST的10个数字（0~9），我们训练30epo

训练深度模型的优化问题，参考Bengio《Deep Learning》

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Deep Residual Learning for Image Recognition中提出的152层网络结构在ILSRC 2015获得第一名，集成后的网络在ImageNet分类错误率3.57%，作者微软研究院的何凯明等。        上图中两条曲线分别为20层和56层的“plain”网络在训练集和测试集上的错误率，这里的“plain”是指一般的无环的“直流”卷积网络。按照以往的经

这篇文章提出一种训练深层网络的训练结构-highway，主要的来源于LSTM中的阀门开关的思想。highway的提出使得可以使用梯度下降可以直接训练较深的卷积神经网络。plain网络前向过程为：其中H为非线性激活函数。对于highway网络来说在上述的基础上又引入了两个非线性变换T和C，则highway为：其中T为transform gate，C为carry gat

训练深度模型的优化算法及相关问题

深度学习优化算法及相关问题

训练深度模型算法的优化问题

训练深度模型的优化问题

训练深度模型的优化问题，参考Bengio《Deep Learning》

训练深度模型的优化问题，参考Bengio《Deep Learning》

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