神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) debug 太難了,這里有六個實用技巧
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數(shù)值計算每個權(quán)重的梯度。這通常被稱為「梯度檢查」,有助于確保正確計算梯度,其中一種方法是使用有限差分。
比較每個權(quán)重的大小和梯度的大小。要確保大小的比率是合理的。如果梯度大小遠小于權(quán)重大小,網(wǎng)絡(luò)將花費很長時間進行訓(xùn)練。如果梯度大小與權(quán)重大小大致相同或更大,網(wǎng)絡(luò)將非常不穩(wěn)定,可能根本不會訓(xùn)練。
檢查梯度爆炸或消失。如果梯度變?yōu)?0 或 nan/infinity,則可以確定網(wǎng)絡(luò)沒有被正確訓(xùn)練。需要首先弄清楚為什么會發(fā)生爆炸 / 消失梯度,是否步數(shù)太大。一旦弄清楚梯度爆炸 / 消失的原因,就有各種解決方案來解決這個問題,例如添加殘差連接以更好地傳播梯度或簡單地使用較小的網(wǎng)絡(luò)。
激活函數(shù)也會導(dǎo)致梯度爆炸 / 消失。如果 sigmoid 激活函數(shù)的輸入太大,梯度將非常接近 0。隨著時間的推移檢查激活函數(shù)的輸入,然后確保這些輸入不會導(dǎo)致梯度始終為 0 或很大。
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