Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Практики реализации нейронных сетей

Нет изменений в размере, 18:13, 3 января 2021
Функция Leaky ReLU
# Угловой коэффициент прямой также является гиперпараметром, который надо настраивать.
# На практике, результат не всегда сильно улучшается относительно ReLU.
Стоит отметить, что помимо проблемы умирающих нейронов, у ReLU есть и другая {{---}} проблема [[Затухающий градиент | проблема затухающего градиента]]. При слишком большом количестве слоев градиент будет принимать очень маленькое значение, постепенно уменьшаясь до нуля. Из-за этого нейронная сеть работает нестабильно и неправильно. Leaky ReLU (LReLU) решает первую проблему, но в по-настоящему глубоких сетях проблема затухания градиента все еще встречается и при использовании этого подхода.
На практике LReLU используется не так часто. Практический результат использования LReLU вместо ReLU отличается не слишком сильно. Однако в случае использования Leaky требуется дополнительно настраивать гиперпараметр (уровень наклона при отрицательных значениях), что требует определенных усилий. Еще одной проблемой является то, что результат LReLU не всегда лучше чем при использовании обычного ReLU, поэтому чаще всего такой подход используют как альтернатива. Довольно часто на практике используется PReLU (Parametric ReLU), который позволяет добиться более значительных улучшений по сравнению с ReLU и LReLU. Также, в случае параметрической модификации ReLU, угол наклона не является гиперпараметром и настраивается нейросетью.
101
правка

Навигация