Почему глубина не всегда лучше
Автор: Vinh Nguyen
Загружено: 2026-01-31
Просмотров: 8
Описание:
http://neuralnetworksanddeeplearning....
В этом тексте рассматриваются фундаментальные проблемы обучения глубоких нейронных сетей, в частности, почему увеличение глубины архитектуры часто не приводит к улучшению производительности при использовании стандартных алгоритмов. Автор объясняет проблему нестабильности градиента, когда сигналы, используемые для обучения, либо исчезают, либо взрываются при обратном распространении через несколько слоев. Поскольку эти градиенты являются произведениями множества членов, ранние слои часто испытывают замедление обучения, оставаясь почти статичными, в то время как более поздние слои адаптируются. Это явление демонстрируется с помощью математических выражений и практических экспериментов по распознаванию рукописных цифр. В конечном итоге, источник приходит к выводу, что, хотя глубина предлагает мощные уровни абстракции, успешное обучение требует специализированных методов для преодоления присущей градиентному обучению нестабильности.
Отказ от ответственности: это видео создано с помощью Google NotebookLM.
#ai #deeplearning #neuralnetworks
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
