深度网络概览
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===局部极值问题=== | ===局部极值问题=== | ||
- | 使用监督学习方法来对浅层网络(只有一个隐藏层)进行训练通常能够使参数收敛到合理的范围内。但是当用这种方法来训练深度网络的时候,并不能取得很好的效果。特别的,使用监督学习方法训练神经网络时,通常会涉及到求解一个高度非凸的优化问题(例如最小化训练误差 <math>\textstyle \sum\nolimits_{i}{||{{h}_{W}}\left( {{x}^{\left( i \right)}}-{{y}^{\left( i \right)}} | + | 使用监督学习方法来对浅层网络(只有一个隐藏层)进行训练通常能够使参数收敛到合理的范围内。但是当用这种方法来训练深度网络的时候,并不能取得很好的效果。特别的,使用监督学习方法训练神经网络时,通常会涉及到求解一个高度非凸的优化问题(例如最小化训练误差 <math>\textstyle \sum\nolimits_{i}{||{{h}_{W}}\left( {{x}^{\left( i \right)}} \right)-{{y}^{\left( i \right)}}|{{|}^{2}}}</math>,其中参数 <math>\textstyle W</math> 是要优化的参数。对深度网络而言,这种非凸优化问题的搜索区域中充斥着大量“坏”的局部极值,因而使用梯度下降法(或者像共轭梯度下降法,L-BFGS等方法)效果并不好。 |
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===梯度弥散问题=== | ===梯度弥散问题=== |