斯坦福CS231n：深度学习训练进阶

"CS231n 2020新版PPT，这是斯坦福大学的计算机视觉课程，由李飞飞教授主讲，重点是卷积神经网络（CNN）在视觉识别中的应用。课程涵盖了神经网络训练的第二部分，包括激活函数、权重初始化和数据预处理等关键主题。" 在李飞飞教授、Ranjay Krishna和Danfei Xu的第八次讲座中，主要讨论了以下几个方面： 1. 激活函数：激活函数是神经网络的核心组成部分，它们引入非线性，使得网络能够学习复杂的模式。讲座提到了几种常见的激活函数，如Sigmoid、双曲正切（tanh）、修正线性单元（ReLU）、带漏极的ReLU（LeakyReLU）、Maxout以及指数线性单元（ELU）。Sigmoid和tanh在某些情况下可能会遇到梯度消失的问题，而ReLU因其简单和有效的性质通常被视为一个良好的默认选择。 2. 权重初始化：权重初始化对网络的训练至关重要。如果初始权重太小，会导致网络的激活值趋向于零，进而梯度也接近零，导致学习无法进行（被称为“梯度消失”问题）。相反，如果权重过大，tanh函数的激活值会饱和，同样导致梯度接近零，学习停滞（被称为“梯度爆炸”问题）。理想的初始化方法是使所有层的激活值分布均匀，这样可以确保学习过程顺利进行。 3. 数据预处理：在训练神经网络之前，对输入数据进行预处理是必不可少的步骤。预处理可能包括归一化、中心化、颜色标准化等，这些操作可以帮助提高模型的性能，减少训练时间，并使网络更容易收敛。 讲座还可能涉及了其他与训练神经网络相关的话题，比如优化器的选择、损失函数、批量归一化、dropout等，但根据提供的内容，这些主题没有被详细展开。在实际的课程中，李飞飞教授团队可能深入讲解了这些概念以及它们如何影响CNN的学习和泛化能力。 这门课程对于理解深度学习，特别是卷积神经网络在图像识别任务中的应用，提供了宝贵的理论基础和实践经验。通过学习这些基础知识，学生能够更好地构建和训练自己的CNN模型，解决实际的计算机视觉问题。