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深度学习小trick收集

梯度消失/梯度爆炸的解决方案

首先，梯度消失与梯度爆炸的根本原因是基于bp的反向传播算法
深度学习小trick收集_第1张图片
这里写图片描述
深度学习小trick收集_第2张图片
深度学习小trick收集_第3张图片
且上述的反向传播错误小于1/4
深度学习小trick收集_第4张图片

总的来说就是，更新w和b的时候，更新的步长与learningrate成正比，当所处的层数越浅，每层的w的值和反向传播错误的值乘的愈多，导致w和b更新的步长收到很大影响，最终导致梯度爆炸或者梯度消失。这时候深度网络并不能比千层网络性能好。后面基层学习情况好，而浅层网络则学不到东西。sigmoid网络中存在指数级的梯度消失。
策略大概有以下几种。
每层网络以不同的学习率进行学习
更换激活函数
使用relu激活函数，简化计算，且解决梯度消失问题，并且一部分神经元输出为0，可以使网络具有稀疏性，减少参数的依存关系，缓解过拟合的发生。
使用batch normolization
训练网络前需要对数据做归一化处理。用处在于：神经网络本质是学习数据分布，如果寻来你数据与测试数据分布不同，网络的泛化能力将降低，且在每一批训练数据不同的情况下，网络的训练速度会降低。
batch normolization可以解决梯度消失问题，使得不同层不同scale的权重变化整体步调更一致，也可以加快训练速度。放在每一层网络的非线性映射前，即放在激活函数之前。

局部最优解怎么办

模拟退火
加入momentum项

不收敛怎么回事，怎么解决

数据太少
learningrate过大
可能导致从一开始就不收敛，每一层的w都很大，或者跑着跑着loss突然变得很大（一般是因为网络的前面使用relu作为激活函数而最后一层使用softmax作为分类的函数导致）
网络结构不好
更换其他的最优化算法
我做试验的时候遇到过一次，adam不收敛，用最简单的sgd收敛了。。具体原因不详
对参数做归一化
就是将输入归一化到均值为0方差为1然后使用BN等
初始化
改一种初始化的方案

过拟合

增加训练集的数据量
图像的话可以平移反转加噪声
使用relu激活函数
dropout
每次迭代训练随机选取一部分节点进行训练和权重更新，另一部分权重保持不变。在测试时，使用mean network网络获得输出。
正则化
也是为了简化网络，加入l2范数
提前终止训练

怎样提升效果？/或许有欠拟合

增加特征数量
本来输入只有坐标位置，欠拟合后再增加一个颜色特征
减少正则化项的参数

参数初始化的研究

http://m.blog.csdn.net/shwan_ma/article/details/76257967

最优化方法

http://www.cnblogs.com/wuxiangli/p/7258510.html

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