第五章 深度神经网络为何很难训练 （消失的恋人，哦不）消失的梯度问题 什么导致了消失的梯度问题？也就是在深度神经网络中的所谓的梯度不稳定性 练习 问题 在更加复杂网络中的不稳定梯度 深度学习其他的障碍 第五章 深度神经网络为何很难训练 假设你是一名工程师，接到一项从头开始设计计算机的任务。某天，你在工作室工作，设计逻辑电路，构建 门， ...

mip-shell-xiaoshuo 说明 简单示例 routes mip-shell-xiaoshuo 说明 为极速小说阅读器定制的 mip-shell, 详细使用方法见wiki 。 简单示例 为极速小说阅读器定制的 mip-shell-xiaoshuo 目录页传入格式。pageType分为四种：'catalog'目录页，'page...

API功能分类 API功能分类 本模块分功能向您介绍PaddlePaddle Fluid的API体系和用法，提高您的查找效率，帮助您快速了解PaddlePaddle Fluid API的全貌，包括以下几个模块： 基础概念 神经网络层 复杂网络 优化器 反向传播 评价指标 模型保存与加载 预测引擎 执行引擎 数据并行执行引擎 C...

Chapter 4.自然语言处理 Feed-Forward Networks The Multilayer Perceptron A Simple Example: XOR Implementing MLPs in PyTorch Example: Surname Classification with a Multilayer Perceptron...

最大范数正则化 另一种在神经网络中非常流行的正则化技术被称为最大范数正则化：对于每个神经元，它约束输入连接的权重w ，使得 ，其中r 是最大范数超参数， 是 l2 范数。 我们通常通过在每个训练步骤之后计算 来实现这个约束，并且如果需要的话可以剪切W 。 减少r 增加了正则化的数量，并有助于减少过拟合。 最大范数正则化还可以帮助减轻梯度消失/爆炸...

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