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深度学习(f��n)面试�?囑փ��法 DOC 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1245

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

1.2��Z��?span style="font-family: Calibri;">ReLU常用于神�l�网�l�的�Ȁ�z�d��敎ͼ�

1.�?/span>前向传播�?/span>反向传播�q�程中，ReLU相比�?span style="font-family: Calibri;">Sigmoid�{�激�z�d��?/span>计算量小�Q?/span>

2.避免梯度消失问题。对于深层网�l�，Sigmoid函数反向传播�Ӟ��很容易就�?x��)出�?/span>梯度消失问题�Q�在Sigmoid接近饱和区时�Q�变换太�~�慢�Q�导数趋�?span style="font-family: Calibri;">0�Q�这�U�情况会(x��)造成信息丢失�Q�，从而无法完成深层网�l�的训练�?/span>

3.可以�~�解�q�拟合问�?/strong>的发生�?span style="font-family: Calibri;">Relu�?x��)��一部分��经元的输出�?span style="font-family: Calibri;">0�Q�这样就造成了网�l�的�E�疏性，�q�且减少了参数的�怺�依存关系�Q�缓解了�q�拟合问题的发生�?/span>

4.相比Sigmoid型函敎ͼ�ReLU函数有助于随机梯度下降方�?/span>收敛�?/span>

��Z��么需要激�z�d��能？

�Ȁ�z�d��数是用来加入非线�?/u>因素的，因�ؓ(f��)�U�性模型的表达能力不够�?/span>

1.3 梯度消失和梯度爆�?/a>的解��x��案？梯度爆炸引发的问题？

梯度消失�Q�靠�q�输出层�?/span>hidden layer 梯度大，参数更新快，所以很快就�?x��)收敛�?/span>

而靠�q�输入层�?/span>hidden layer 梯度��，参数更新慢，几乎��和初始状态一��P��随机分布�?/span>

另一�U�解释：(x��)�?/span>反向传播�q�行很多层的时候，�׃��每一层都对前一层梯度乘以了一个小敎ͼ�因此��往前传递，梯度��׃��(x��)��小�Q�训�l�越慢�?/span>

梯度爆炸�Q�前�?/span>layer的梯度通过训练变大�Q�而后�?/span>layer的梯�?/span>指数�U�增�?/span>�?/span>

�?/strong>�?/span>深度多层感知�?/strong>(MLP)�|�络中，梯度爆炸�?x��)引�?/span>�|�络不稳�?/u>�Q�最好的�l�果是无法从训练数据中学�?f��n)，而最坏的�l�果是出现无法再更新�?nbsp;NaN 权重倹{�?/span>

�?/strong>�?/span>RNN中，梯度爆炸�?x��)导致网�l�不�E�_��Q?/span>无法利用训练数据学习(f��n)�Q�最好的�l�果是网�l?/span>无法学习(f��n)长的输入序列数据

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