神经网络的优化——激活函数

最新推荐文章于 2024-09-13 08:30:00 发布
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本文探讨了在使用均方误差作为损失函数时遇到的梯度消失问题，并讨论了是否可以采用交叉熵函数来解决这一问题。同时，还介绍了ReLU函数优化及正则化技术在防止过拟合方面的应用。

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在使用均方差误差函数时，可能陷入梯度消失？能否选择交叉熵函数？有何影响？

 

 

 

 

问题：

1、收敛太慢

2、由于参数量大容易过拟合

 

正则化项

Dropout 用于在神经网络中防止过拟合

 

激活函数

 

梯度消失：在迭代过程中梯度趋向于零，这就意味着参数将无法进行学习（变更）

损失函数改为交叉熵就能解决梯度消失的问题吗？不能

 

 

 

 

ReLU函数的优化

梯度爆炸：梯度太大超过计算机能表示的数的范围

神经网络基础——激活函数的选择、参数初始化
linxinyide的博客
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神经网络基础概述，介绍各个激活函数以及选择方法，包括sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax等，了解参数初始化的各种方法及如何选择，主要包括kaiming、xavier等。
神经网络中的激活函数——Softmax函数
Seu_Jason的博客
06-06 2265
本文介绍了Softmax函数
神经网络-几种优化函数
01-04
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神经网络优化函数是什么,神经网络求解优化问题
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09-07 364
谷歌人工智能写作项目：小发猫用plot(x,y,'ro-')看了下你的数据，线性关系很差Python神经网络代码。若用BP网络来拟合的话，可以按照如下步骤操作，其中很多参数你自己可以去尝试改变:>x=0:25;>y=[0004.049.2146.6278.2466.9716.41030.91364.7150015001500150015001500150015001500150015001500150015001500];>net=newff([025],[501],{'tansig','purelin'}
pytorch 神经网络的优化函数
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下面展示优化函数的 使用代码。 // optimizer import torch import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt #超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 #生成伪数据 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1000),dim= 1) # x data (tensor) ,shape=(100,1) y = x.pow(2) +
第八章神经网络8.5优化函数
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11-29 632
一、引入：反向传播算法 二、优化器optimizer 使用方法： 1、实例化优化器对象并将其传入model.compile() optimizer='adam' 2、通过名称调用优化器 optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) 常见的优化函数： SGD：随机梯度下降优化器，通过抽取m个独立同分布样本，计算平均梯度值。 RM...
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SuperSources的博客
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tf.where 条件语句真返回A，条件语句假返回B tf.where(条件语句，真返回A，假返回B) a=tf.constant([1,2,3,1,1]) b=tf.constant([0,1,3,4,5]) c=tf.where(tf.greater(a,b), a, b) # 若a>b，返回a对应位置的元素，否则返回b对应位置的元素 print("c:",c) 运行结果 c：tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32) np.random.
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一文概览神经网络优化算法优化算法是一类数学方法和技术，用于寻找在给定约束条件下使目标函数取得最优值的参数或变量。在机器学习、数据挖掘、工程优化等领域中，优化算法被广泛应用于解决各种问题。优化算法的目标通常是最小化或最大化一个被称为目标函数或者代价函数的数学表达式。这个函数通常描述了一个系统的性能或者误差，例如机器学习中的损失函数或者工程中的成本函数。优化算法通过不断地调整参数或变量的取值，使得目标函数达到最小值或最大值。而对于我们这里即将介绍的神经网络中的优化算法。
基于神经网络算法的函数寻优和工程优化
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解决梯度消失问题正区间，容易造成神经元死亡，改变随机初始化，避免过多设置更小学习率，减少参数的巨大变化，避免训练中产生过多负数特征进入函数。4初始参数中心化，既让随机生成的参数满足以0为均值，sqrt(2/当前层输入特征个数）为标准差的正态分布。可以先用较大的学习率，快速得到较优解，然后逐步减小学习率，使模型在训练后期稳定。特点：容易造成梯度消失，输出非0均值，收敛慢，幂运算复杂，训练时间长。特点：输出是0均值，容易造成梯度消失，幂运算复杂，训练时间长。1.Signmoid函数。
常见的神经网络的优化方法
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上一篇博客使用了TF建立了一个基本的拥有一层隐含层的神经网络。我们感到激动不已！（- -!）不过(根据前人不断地试验和总结)神经网络有那么几个明显的缺点。我们接下来将对上一篇的代码进行适当修改，再进一步提高准确率。前面的定义是一样的，这里不再赘述。 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensor
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Tensorflow笔记——神经网络优化
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本资料主要讨论了神经网络的核心——人工神经元模型以及其背后的激活函数。人工神经元模型是对生物神经元的抽象，它模拟了生物神经元接收、处理和传递信息的方式。生物神经元由细胞体、树突和轴突构成，通过电信号的...
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