8.--->Training Deep Neural Networks
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发布时间：13小时前
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时间：45分钟前
当构建复杂模型时，可能会遇到梯度消失等问题，本文提供了一系列策略来应对这些问题。
首先，初始化是关键。通过Glorot和He初始化策略，可以确保每一层输入输出方差相等，避免信号的消失或饱和，确保训练过程的稳定性。
其次，激活函数的选择同样重要。非饱和激活函数如Leaky ReLU、PReLU、ELU或SELU，可以有效防止梯度消失和爆炸问题。
BatchNormalization是另一种有效策略，它通过标准化层的输入来减少内部表示的方差，从而加速训练并提高模型的性能。
此外，梯度剪切是防止梯度爆炸的有效手段，通过在反向传播过程中梯度值，确保训练过程的平稳。
再者，重用预训练层可以节省时间和资源。使用预训练模型可以将少量数据用于迁移学习，提高模型的性能。为了避免对原始模型造成影响，可以将重用的层在初始阶段冻结，让新层有时间学习合理的权重。
优化器的选择也对模型训练速度有重大影响。Momentum、Nesterov加速梯度、AdaGrad、RMSProp、Adam和Nadam等优化器，都提供了不同的加速训练和收敛性能。
为避免过拟合，正则化技术如ℓ1和ℓ2正则化、Dropout、Alpha Dropout、Monte-Carlo Dropout和Max-Norm正则化都是常用策略。这些技术可以简化模型，提高泛化能力，降低过拟合风险。
总结来说，本文针对梯度消失、预训练模型重用、优化器选择以及过拟合问题提供了一系列策略，旨在帮助构建更稳定、高效且避免过拟合的深度神经网络模型。
