[李宏毅-机器学习]Tips for deep learning

最新推荐文章于 2023-10-20 16:11:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/py184473894/article/details/104294787
本文探讨了深度学习中激活函数的选择，如ReLU与Maxout的优势，以及梯度下降优化方法，包括AdaGrad、RMSProp、Momentum和Adam等。同时介绍了避免过拟合的策略，如EarlyStopping和Dropout。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

Activation fucntion

sigmoid对深层网络效果不好，可能会导致梯度消失问题

sigmoid对输入比较大，得到的输出比较小

ReLU

 

Maxout

自动学习出来需要的activation function

 

梯度下降优化方式

AdaGrad

 

RMSProp

Adagrad改进版，对过去和现在的梯度（不带方向，平方去掉了方向）进行加权

 

动量Momentum

用于避开local minima

动量就是之前梯度的累计，相当于惯性（带方向）

 

Adam=RMSprop+Momentum

 

Early Stopping

 

正则化 Regularization

 

Dropout

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