上海专做特卖的网站,做网站排行榜,在哪家公司建设网站好,制作网站开发1.数值稳定性#xff1a; 在机器学习和深度学习中#xff0c;维持激活函数输入的方差在一个合理范围内#xff08;如1#xff09;是很重要的#xff0c;这有助于防止在训练过程中发生梯度消失或梯度爆炸的问题。如果方差过大或过小#xff0c;经过多层网络后输出结果的方…1.数值稳定性 在机器学习和深度学习中维持激活函数输入的方差在一个合理范围内如1是很重要的这有助于防止在训练过程中发生梯度消失或梯度爆炸的问题。如果方差过大或过小经过多层网络后输出结果的方差可能变得极大或极小这会影响梯度的有效传递从而影响模型学习。
2.梯度的有效传播 保持输入方差约为1有助于保持整个网络中的信息和梯度流的稳定性。这是因为当数据经过多个处理层时未缩放的变量可能会导致变化幅度过大或过小从而导致训练过程不稳定。【也就是数值不稳定经过多层网络后方差可能变为极大或者极小影响模型学习】
3.举个例子分为方差为1方差过大方差过小三种情况
1、方差为1 输入层输入数据的方差为1这意味着数据在0周围分布得比较均匀没有极端的大值或小值。 第一层这层的权重初始化为使得输出方差保持为1。因此当输入数据通过激活函数如ReLU或Sigmoid传递时输出数据的方差仍为1。 第二层和更多层由于输入方差保持不变每层都可以在不调整学习率的情况下有效地学习梯度也不会消失或爆炸。 LSTM的学习包括sigmoid梯度消失原因解析
2、方差过大 输入层假设输入数据的方差非常大。 第一层输入数据的方差大导致了神经元输出的方差也很大。这可能会导致激活函数尤其是像Sigmoid或Tanh这样的函数饱和导致梯度几乎为零梯度消失接下来可能参数并未更新到理想状态陷入局部极小值情况但是梯度消失更新不动了。 第二层和更多层因为梯度消失网络在这些层的学习效率极低难以对数据特征做出正确的反应和调整。 3、方差过小 输入层输入数据的方差非常小。 第一层小的方差意味着输出的变化幅度很小这可能导致输出对输入的变化不敏感同样可能导致梯度非常小。 第二层和更多层小的梯度导致网络学习非常缓慢甚至几乎不更新权重难以达到良好的训练效果。
