深層学習(勾配消失問題～CNN) - Qiita
※以下、個人的な勉強のためのレポートです。 ※間違い多々あると存じますが、現在の理解レベルのスナップショットのようなものです。 ※勉強のためWebサイトや書籍からとても参考になったものを引用させていただいております。 http://ai999.careers/rabbit/ ※書籍「ゼロからつくるDeep Learning」を参考にさせていただいております。 連鎖律の復習 連鎖律の原理を使い、dz/dxを求めてみる z=t^2、t=x+y ※合成関数の微分の多変数関数への拡張 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%A3%E9%8E%96%E5%BE%8B 複数の関数が合成された合成関数を微分するとき、その導関数がそれぞれの導関数の積で与えられるという関係式 連鎖律とは，高校数学で習う合成関数の微分公式を多変数関数に拡張した公式。 例えば，2変数関数の場合
DNNの基礎知識についてのまとめ - Deep Learning 脱初心者めざして
深層ニューラルネットの訓練 今回は、深層ニューラルネットワーク(以下DNN)の問題点を挙げ、その解決法を示します。 深層ニューラルネットの訓練 勾配消失/爆発問題 勾配消失 勾配爆発 Xavierの初期値とHeの初期値 活性化関数 バッチ正規化 勾配クリッピング プレトレーニング済み層の再利用 転移学習 model zoo オプティマイザの高速化 Momentum最適化 NAG(Nesterov Accelerated Gradient) AdaGrad RMSProp Adam(adaptive momentum estimation) 学習スケジュール 正則化による過学習の防止 早期打ち切り l1, l2正則化 ドロップアウト データ拡張 実践的なガイドライン 勾配消失/爆発問題 勾配消失 勾配降下法による更新では下位層の接続の重みがほとんど変わらず、訓練が良い解に収束しなくなること
勾配消失問題と勾配爆発問題～原因と解決策～ | マサムネの部屋
パラメーター\( W_0 , W_1 , W_2 \)に注目してみます。 それぞれの行列の次元は、\( W_0 \)がデータ数×データ数 , \( W_1 \)が16×データ数 , [mathjax]\( W_2 \)が16×1 です。 パラメーターが行列なので、勾配も行列で出てきます。\( L^2\)ノルムを使って勾配の大きさを評価しましょう。ベクトルや行列の[mathjax]\(L^2\) ノルムは以下の式で定義されます。 $$\begin{eqnarray} \| X \|_{L^2} =\sum_{i,j} x_{ij} ^2 \end{eqnarray}$$ 50回パラメーターの更新を行います。勾配はL2ノルムで評価し、パラメーターは行列の要素を一つ決めて、どのように更新されていくか調べます。 \( W_0\) が10回の更新を待たない間にほぼ定数になっています。一度落ち着いてか
勾配消失問題とは？
ホーム < ゲームつくろー！ < IKD備忘録 VisualStudio + Pythonでディープラーニング 勾配消失問題とは？ (2019. 12. 5) 前章でKerasでデフォルトで使える活性化関数をざっと紹介しました。その中で度々「勾配消失問題がおこりやすい」などと解説を入れました。他のニューラルネットワークの解説サイトでも目にするこの「勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）」。いったいどういうものなのでしょうか？ ① 何時まで経っても賢くならない問題 ニューラルネットワークでは与えられた入力刺激値から良い感じの出力刺激値を出してくれるようにニューロンの働きを調節する必要があります。具体的には入力刺激に変化を与える活性化関数A(x)、その結果をスケールする重みwを調整します。活性化関数は基本学習前に手動で与える物なので使い手の自由ですが、各ニューロン
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ニューラルネットワークと深層学習
あれ？誤差がない・・勾配消失問題 - "0"からAI~ふらっとどうぞ~