训练深度神经网络失败的罪魁祸首不是梯度消失,而是退化

作者通过分析深度线性网络揭示了网络性能下降的真正原因并非梯度消失,而是权重矩阵的退化,这减少了模型的有效自由度。这一发现表明,即使在非线性网络中,权重退化也可能是一个关键问题。文章深入探讨了这个问题并提出了可能的解决方案。

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作者通过深度线性网络的例子对照证明了导致最终网络性能变差的原因并不是梯度消失,而是权重矩阵的退化,导致模型的有效自由度减少,并指出该结论可以推广到非线性网络中
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