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我读到ResNet通过使用skip函数解决了梯度消失问题。但它们不是已经用 RELU 解决了吗?关于 ResNet,我还遗漏了一些其他重要的事情吗?或者即使在使用 RELU 后也会出现梯度消失问题吗?
最佳答案
ReLU 激活解决了由于 sigmoid 非线性导致的梯度消失问题(由于 sigmoid 的平坦区域导致梯度消失)。
另一种“消失”梯度似乎与网络深度有关(例如参见 this )。基本上,当将梯度从层 N
反向传播到层 N-k
时,梯度作为深度的函数消失(在普通架构中)。 resnet 的想法是帮助梯度反向传播(例如,参见 Identity mappings in deep residual networks ,其中他们提出了 resnet v2 并认为恒等跳过连接在这方面做得更好)。
一篇非常有趣且相对较新的论文,阐明了 resnet 的工作是 resnets behaves as ensembles of relatively small networks 。本文的 tl;dr 可以(非常粗略地)总结为:残差网络表现为一个整体:删除单个层(即单个残差分支,而不是其跳过连接)并不会真正影响性能,但性能会下降以平滑的方式作为被移除的层数的函数,这就是集成的行为方式。训练期间的大部分梯度来自短路径。他们表明,与训练所有路径相比,仅训练这条短路径不会以统计上显着的方式影响性能。这意味着残差网络的影响并不真正来自深度,因为长路径的影响几乎不存在。
关于optimization - 如果使用RELU激活函数解决梯度消失问题,为什么ResNet的主要目的是?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62091567/
在其 API documentation ,它说“计算整流线性”。 是 Re(ctified) L(inear)... 那么 U 是什么? 最佳答案 Re(ctified) L(inear) (U)n
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题?将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 3年前关闭。 Improve this qu
我看到这里记录了这个“tf.nn.relu”:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/relu 但后来我在“model_fn”的这个页面上也看
我只是想知道 的用途和专业之间是否有任何显着差异 Dense(activation='relu') 和 keras.layers.ReLu 后一个如何以及在哪里可以使用?我最好的猜测是在功能 API
我最近在做一个基于 TensorFlow 的 Udacity 深度学习类(class)。 .我有一个简单的 MNIST大约 92% 准确的程序: from tensorflow.examples.tu
我在使用 relu 激活函数时无法实现反向传播。我的模型有两个隐藏层,两个隐藏层都有 10 个节点,输出层有一个节点(因此有 3 个权重,3 个偏差)。除了这个损坏的 backward_prop 函数
由于neuralnet包没有ReLU功能,所以我尝试写ReLU功能的代码。但是有一个错误我不明白。请在下面查看我的代码和错误信息。 relu=0,x,0)} nn =0)} relu <- funct
由于neuralnet包没有ReLU功能,所以我尝试写ReLU功能的代码。但是有一个错误我不明白。请在下面查看我的代码和错误信息。 relu=0,x,0)} nn =0)} relu <- funct
我已经用 relu 作为激活函数在 tensorflow 中编写了一个卷积网络,但是它不是学习(对于评估和训练数据集,损失都是恒定的)。对于不同的激活函数,一切都按其应有的方式工作。 这是创建 nn
我正在使用 python 2.7 并试图更好地了解 tensorflow 。 我正在使用以下代码尝试在 mnist 数据上训练自动编码器,当我使用 sigmoid 激活时,它可以正常(90%),但是当
所以我开始使用 Pytorch,并在 FashionMNIST 数据集上构建一个非常基本的 CNN。我在使用神经网络时注意到一些奇怪的行为,我不知道为什么会发生这种情况,在前向函数中,当我在每个线性层
我正在根据负值和正值的数据训练神经网络。 有没有什么方法可以将数据输入 ReLU 网络,而不将其全部转换为正数,并且有一个单独的输入来表示数据是负数还是正数? 我看到的问题是,输入层的负输入意味着除非
ReLU 函数,在这种情况下,我使用了 leaky ReLU 给我错误的输出。但是使用 sigmoid 函数它给了我一个可接受的输出 这是我的代码: import numpy as np def re
在 keras 文档中,函数 keras.activations.relu(x, alpha=0.0, max_value=None, Threshold=0.0) 定义为: f(x) = max_v
我正在尝试使用神经网络 (Keras) 逼近正弦函数。 是的,我阅读了相关的帖子:) Link 1 Link 2 Link 3 使用四个带 sigmoid 的隐藏神经元和一个带线性激活的输出层效果很好
作为一个更大项目的一部分,我一直在构建一个编程语言检测器,即代码片段的分类器。我的基线模型非常简单:将输入标记化并将片段编码为词袋,或者,在这种情况下,bag-of-tokens,并在这些特征之上制作
我正在实现一个神经网络,并希望使用 ReLU 作为神经元的激活函数。此外,我正在使用 SDG 和反向传播训练网络。我正在用范例 XOR 问题测试神经网络,到目前为止,如果我使用逻辑函数或双曲正切作为激
测试代码: ? 1
最近我观察到,在定义神经网络时,我们多次为每一层定义单独的 ReLU 对象。为什么我们不能在需要的地方使用相同的 ReLU 对象。 例如而不是像这样写- def __init__(self):
我们使用 ReLu 而不是 Sigmoid 激活函数,因为它没有像激活函数一样存在于 Sigmoid 中的梯度消失和爆炸问题, Leaky-ReLU 是 rely 的改进之一。大家都在谈论 Leaky
我是一名优秀的程序员,十分优秀!