【深度学习】5-从计算图直观认识“激活函数不以零为中心导致收敛变慢”
1. 收敛变慢的原因先上计算图(某层神经网络的一小部分):图中黑色箭头为正向推理,红色箭头为误差的反向传播。因为 s i g m o i d sigmoidsigmoid 函数的输出值都为正,故x i x_ix i 的符号都相同且为正;则参数 w i w_iw i 的更新方向...
深度学习热点|超直观无公式图解Contrastive Predictive Coding从脸盲说起(二)
【重点来了】那么怎么对比学习呢?理想来说,你是一个阅剧无数的人,那么从这个电视剧后面的真实剧情 的感情走向 和你预测的感情走向 应该是极为相似的。如果此时有人谈到另一个电视剧 (你看的电视剧叫 ) 的感情走向 ,那你一定能判断出他在谈的不是你在看的电视剧可是如果你是一个小孩(初始化的神经网络,你可能...
深度学习热点|超直观无公式图解Contrastive Predictive Coding从脸盲说起(一)
Contrastive Learning (对比学习) 是这两年深度学习非常热的话题,可以说是刷新了很多人对无监督学习对认知。最初谷歌写的Representation Learning with Contrastive Predictive Coding (CPC) 公式十分抽象,不好理解。我在做完...
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