斯坦福深度学习与计算机视觉课程|L6神经网络训练技巧与注意事项(上)


神经网络训练细节介绍:介绍了神经网络的训练细节。包括激活函数、数据预处理、权重初始化、批量归一化、学习过程监控和超参数优化等。首先介绍了 sigmoid 激活函数,它将输入值压缩到 [0,1] 范围内。然而,sigmoid 函数存在饱和问题,当输入值很高或很低时,输出值接近边界,导致梯度消失。因此,sigmoid 激活函数在实践中往往不再使用。

梯度消失问题与非零中心问题:讲解了梯度消失问题和非零中心问题对于神经网络的影响。当输入非常积极或非常消极时,sigmoid函数会饱和并杀死梯度流,导致梯度消失;此外,sigmoid函数的输出不是以零为中心的,这使得梯度更新变得低效。与sigmoid函数相比,tanh函数解决了非零中心问题,但仍然在饱和区域时会杀死梯度。

ReLU激活函数介绍:介绍了ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数。ReLU函数可以在输入为正数时直接传递,而在输入为负数时将其置为零。与sigmoid和tanh函数相比,ReLU函数不会饱和且计算效率高。然而,ReLU函数存在一些问题,比如不再以零为中心,有可能导致神经元“死亡”而无法更新。尽管如此,ReLU函数在卷积神经网络中被广泛应用,并且在训练网络时表现良好。

激活函数的变体:讨论了激活函数的不同变体,包括ReLU、Leaky ReLU、PReLU和ELU。这些激活函数在深度学习中都有不同的应用和优势。此外,还介绍了Maxout神经元,它结合了两个线性函数并取最大值,可以泛化ReLU和Leaky ReLU。在实践中,ReLU是最常用的激活函数。

激活函数与数据预处理:讨论了神经网络中的激活函数和数据预处理。在激活函数方面,介绍了leaky ReLU、Maxout和ELU等不同的激活函数,但一般来说,ReLU和它的变种效果更好。而在数据预处理方面,主要涉及零均值和归一化处理,以确保梯度和特征在训练过程中能够更好地优化。此外,还讨论了在训练和测试阶段进行相同的预处理操作的重要性。

数据预处理与权重初始化:讲解了关于数据预处理和权重初始化的问题。数据预处理可用于解决sigmoid问题,但只对网络的第一层有效。将权重初始化为零会导致神经元全部输出相同,无法学习不同的内容。为了解决这个问题,可以将权重初始化为较小的随机数,但在深度网络中,随着层数增加,权重的数值会急剧缩小,导致激活值变为零。这是一个关于数据预处理和权重初始化的重要知识点。

反向传播过程讲解:讲述了神经网络中的反向传播过程。在正向传播后,我们需要计算梯度。权重上的梯度是输入值很小,所以权重的梯度也很小,导致权重没有更新。如果权重太大,激活函数会饱和,导致梯度变为零,权重也无法更新。为了解决这个问题,可以使用Xavier初始化方法,根据输入的方差来初始化权重。这样,我们可以保持每一层的输入接近单位高斯分布,以确保良好的训练结果。

ReLU激活函数与批量归一化:讲述了ReLU激活函数和批量归一化的概念。ReLU会将一半的神经元输出设为0,导致方差减小。批量归一化可以避免这个问题,使得每层网络的分布都较好。它通过计算每层输入的均值和方差,并进行归一化来实现。批量归一化在神经网络训练中非常重要,可以避免模型无法收敛的问题。需要注意的是,在每个全连接层后都应该加上批量归一化层,但并非一定要使输入服从单位高斯分布。

批量标准化技术介绍:批量标准化是一种用于神经网络的技术,通过对输入数据进行归一化和缩放,提高了梯度流和训练效果。它还可以灵活地学习如何调整数据的分布,从而适应不同的网络结构和训练需求。此外,批量标准化还具有一定的正则化效果,能够在训练过程中对数据进行适度的抖动,进一步提高模型的泛化能力。此技术在卷积神经网络中得到广泛应用,并在实践中取得了良好的效果。

归一化的原理和应用:讲解了归一化的原理和应用。首先介绍了归一化的概念,即通过计算激活图的均值和方差来将数据转化为高斯分布。然后解答了一些问题,包括是否归一化权重以及归一化后是否会变成高斯分布。接着讲解了在训练和测试阶段如何使用归一化,以及为什么需要对数据进行预处理。最后介绍了监控训练过程和调整超参数的方法。

选择合适的超参数:介绍了在训练神经网络时如何选择合适的超参数,以及如何通过交叉验证来确定最佳的超参数取值范围。首先是学习率的选择,通常应在1E-3和1E-5之间进行精细调整。其次是观察损失函数的变化,如果损失函数爆炸或无变化,则需要调整学习率。最后,通过在不同取值范围上进行交叉验证来进一步缩小超参数的取值范围,以寻找最佳的超参数组合。

超参数优化问题讲解:讲解了神经网络中的超参数优化问题。作者强调了学习率的重要性,并提到了通过随机采样进行超参数优化的方法。视频还介绍了如何通过观察损失曲线和准确率来调整超参数,并提到了一些常见的问题和解决方法。作者还讨论了激活函数、数据预处理、权重初始化和批量规范等其他相关主题。这些内容对于神经网络的训练和优化非常重要。

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