深度学习打卡笔记:过拟合、梯度消失与循环神经网络实践
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更新于2024-08-30
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"这篇笔记是作者的第二次学习打卡记录,主要涵盖了深度学习中的重要概念和技术,包括过拟合/欠拟合、梯度消失/梯度爆炸问题、循环神经网络的进阶理解,以及机器翻译、注意力机制和Transformer模型的介绍。此外,还涉及卷积神经网络的基础和进阶知识,如LeNet、卷积层的Padding和Step,以及全连接层和训练过程的概述。作者在学习过程中面临理论与实践的挑战,希望通过实践和进一步学习加深理解,并计划在未来补充Transformer相关的理论内容。"
在深度学习中,过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)是常见的问题。过拟合发生在模型对训练数据过度适应,导致泛化能力下降,即在未见过的数据上表现不佳。这通常是因为模型复杂度过高或训练数据量不足。相反,欠拟合则是模型未能捕捉到数据中的复杂模式,可能是因为模型过于简单。解决过拟合的方法包括正则化(Regularization)、早停法(Early Stopping)以及使用更多的数据进行训练。而梯度消失(Vanishing Gradient)和梯度爆炸(Exploding Gradient)是循环神经网络(RNN)中遇到的挑战,这些问题会影响模型的学习能力。解决方法有使用激活函数如ReLU,以及长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),它们通过引入门控机制来缓解梯度消失和爆炸。
注意力机制(Attention Mechanism)是机器翻译任务中的一大创新,它允许模型在处理序列数据时,根据需要动态地关注不同位置的信息,而不是固定地考虑整个序列。Transformer模型是注意力机制的一个重要应用,它完全基于自注意力层,摒弃了传统的RNN和CNN结构,提高了并行计算效率,广泛应用于自然语言处理领域。
卷积神经网络(CNN)是图像识别和计算机视觉中的核心模型。LeNet是早期的CNN架构,包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过滤波器(Filter)对输入图像进行特征提取,Padding和Step的设置可以保持输出尺寸或者控制步进以改变感受野。全连接层将提取的特征映射到最终的输出类别,整体训练过程涉及前向传播、反向传播和权重更新。
总结来说,这篇笔记全面覆盖了深度学习中的关键概念,从模型优化问题到具体的网络结构,为学习者提供了深入理解和实践的框架。作者强调理论与实践相结合,以及持续学习的重要性,这对于提升深度学习技能非常有益。
2023-08-03 上传
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