退化现象

随着网络结构的加深,带来了两个问题:一是vanishing/exploding gradient,导致了训练十分难收敛,这类问题能够通过normalized initialization 和intermediate normalization layers解决;另一个是被称为degradation的退化现象。对合适的深度模型继续增加层数,模型准确率会下滑(不是overfit造成),training error和test error都会很高,相应的现象在CIFAR-10和ImageNet都有出现。

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