深度神经网络反向传播(BP)算法应用技巧

深度神经网络学习算法的核心是误差反向传播(error back-backpropagation)。虽然其本质就是微积分的链式法则,但面对深度神经网络的某一具体层,准确的应用反向传播算法计算参数的梯度仍是一个不小的挑战。本文以批量规范化(batch normalization)层为例,介绍应用误差反向传播算法时的一些技巧。

由于本文公式较多,因此作者将全文写成一个pdf,见附件。

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

编辑于

深度学习艺术

1 篇文章1 人订阅

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏机器学习、深度学习

人脸对齐--Dense Face Alignment

Dense Face Alignment ICCVW2017 http://cvlab.cse.msu.edu/project-pifa.html ...

3897
来自专栏贾志刚-OpenCV学堂

理解CNN卷积层与池化层计算

深度学习中CNN网络是核心,对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要,不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生...

1351
来自专栏决胜机器学习

深层神经网络参数调优(五) ——超参数调试、batch归一化、softmax回归

深层神经网络参数调优(五) ——超参数调试、batch归一化、softmax回归 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、超参数调试 1、超参数 超参数是不直...

4098
来自专栏Pytorch实践

分类问题样本不均衡常见的解决方法

分类时,由于训练集合中各样本数量不均衡,导致模型训偏在测试集合上的泛化性不好。解决样本不均衡的方法主要包括两类:(1)数据层面,修改各类别的分布;(2)分类器层...

1114
来自专栏专知

卷积神经网络的最佳解释!

2214
来自专栏Petrichor的专栏

目标检测: RCNN系列

传统的detection主流方法: DPM(Deformable parts models), 在VOC2007上能到43%的mAP,虽然DPM和CNN看起...

985
来自专栏应兆康的专栏

AdaBoost

561
来自专栏计算机视觉战队

详聊CNN的精髓

现在的深度学习发展速度已经超出每个人的想象,很大一部分人只是觉得我用他人的框架去实现自己的目的,并且效果很好就可以了,这也是现在一大部分的一个瓶颈。曾经有一个老...

3545
来自专栏梦里茶室

读论文系列:Object Detection ICCV2015 Fast RCNN

Fast RCNN是对RCNN的性能优化版本,在VGG16上,Fast R-CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍;训练速度是SPP-ne...

3476
来自专栏郑克松的专栏

人脸对齐:ASM (主动形状模型)算法

在这里, 我们重点讨论在人脸上的应用。在 PDM 中,外形相似的物体,例如人脸、人手等几何形状可以通过若干关键特征点(landmarks)的坐标依次串联形成一个...

1.1K0

扫码关注云+社区