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吴恩达深度学习第二课第一周知识总结

作者:互联网

吴恩达深度学习第二课知识总结(一)

仅供自己记录整理

1.1 训练,验证,测试

1.2 偏差,方差

偏差:欠拟合
训练集错误率50%,验证集错误率50%
在这里插入图片描述
方差:过拟合
训练集错误率1%,验证集错误率50%
在这里插入图片描述

1.3 机器学习基础

训练神经网络的方法:

在这里插入图片描述

1.4 正则化——L2正则化

L2正则化:
在这里插入图片描述其中lamata是正则化参数,通过调整lamata避免过拟合。
神经网络中的正则化:
在这里插入图片描述
如何使用该范数实现梯度下降:
在这里插入图片描述此时的L2范数相当于权重衰减。

1.5 为什么正则化可以防止过拟合?

不用知道原因,想知道去看视频:https://www.bilibili.com/video/BV1V441127zE?p=5

1.6 正则化——dropout正则化

这个之前已经理解过了,就是随机失活一部分神经元。
注意一点,失活后要将该层的参数除以失活概率,比如失活后保留80%的神经元,就要将w·x/80%,以保证随机失活后均值不变。

1.7为什么dropout起作用

与L2正则化类似。
两种dropout方法:
(1)易于过拟合的层设置失活率更高。缺点:需要更多参数
(2)某些层用dropout,某些层不用。
dropout的缺点:无法确定代价函数J,无法确定损失函数是否收敛。=>所以可以先关闭dropout,确保损失收敛后再打开。

1.8 其他正则化方法

1.9 归一化输入

(1)零均值
(2)归一化方差
=> x’=(x-u)/sigma(类似正态分布的标准化)
x’~均值为0,方差为1。
归一化的原因:可以更快地找到最小损失。损失函数优化更快。
在这里插入图片描述

1.10 梯度爆炸和梯度消失

由于参数太多,如果所有参数都大于1,相乘会变成指数级增长,导致最终结果很大趋于->梯度爆炸
所有参数都小于1,相乘会指数级减小,结果趋于0->梯度消失

1.11 权重初始化——解决梯度消失爆炸的方法之一

用如下公式初始化参数w:
在这里插入图片描述
其中n是l-1层的神经元数量。(我的理解是:因为l层有n个参数w,所以乘一个1/n较为合理)这是对于用tanh函数的公式。
若用ReLU激活,视频中建议用:
在这里插入图片描述
但是相对于其他的优化方法,初始化没那么重要。

1.12 梯度

双边梯度比单边梯度更精确。
在这里插入图片描述

1.13 梯度检验——用于检验反向传播是否正确

标签:吴恩达,第二课,第一周,梯度,dropout,正则,参数,拟合,失活
来源: https://blog.csdn.net/yeeanna/article/details/117924891