dying relu 和weight decay

weight decay就是在原有loss后面，再加一个关于权重的正则化，类似与L2 正则，让权重变得稀疏；

参考：https://www.zhihu.com/question/24529483

dying relu是当梯度值过大时，权重更新后为负数，经relu后变为0，导致后面也不再更新。

三种办法：leak-relu、降低学习率、用 momentum based 优化算法，动态调整学习率

参考：https://www.zhihu.com/question/67151971

在训练模型时，有时候需要对新加入的数据进行finetune，但可能finetune不动了，这就有可能是kernel为0了（weight decay和 dying relu造成的）。

解决的办法是，训练的时候固定scale。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61587832

另参考

为什么bn后不加bias：

https://blog.csdn.net/u010698086/article/details/78046671

https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/81813535

https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587

转载于:https://www.cnblogs.com/573177885qq/p/11106870.html

dying relu 和weight decay相关推荐

权值衰减weight decay的理解
1. 介绍权值衰减weight decay即L2正则化,目的是通过在Loss函数后加一个正则化项,通过使权重减小的方式,一定减少模型过拟合的问题. L1正则化:即对权重矩阵的每个元素绝对值求和, λ ...
tf.nn.l2_loss() 与权重衰减（weight decay）
权重衰减(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化 ...
深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力避免过拟合的方法有很多:early stopping.数据集扩增(Data augmentation).正则化(Regularization)包括L1.L2(L2 ...
weight decay 的矩阵描述
weight decay(权重衰减) 又叫regularization(正则化).下面叙述如何用矩阵简明的描述loss表达式,以及矩阵求导问题. loss表达式 L ( w , b ) = η 2 ∣ ...
权重衰减（weight decay）在贝叶斯推断（Bayesian inference）下的理解
权重衰减(weight decay)在贝叶斯推断(Bayesian inference)下的理解摘要权重衰减贝叶斯(Bayes inference) 视角下的权重衰减似然函数(log like ...
weight decay（权值衰减）、momentum（冲量）和normalization
一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularizat ...
weight decay (权值衰减）
http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html 在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网 ...
DL之DNN：自定义MultiLayerNet【6*100+ReLU,SGD】对MNIST数据集训练进而比较【多个超参数组合最优化】性能
DL之DNN:自定义MultiLayerNet[6*100+ReLU,SGD]对MNIST数据集训练进而比较[多个超参数组合最优化]性能目录输出结果设计思路核心代码输出结果 val_acc: ...
初始化模型参数 python_pytorch 网络参数 weight bias 初始化详解_python_脚本之家
权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生. 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考. 注意:第一种方法不推荐.尽量使用后两种方法. # ...
pytorch之---relu,prelu,leakyrelu
torch.nn.ReLU(inplace=False):output = max(0, x) torch.nn.PReLU(num_parameters=1, init=0.25):$PReLU(x ...

dying relu 和weight decay

dying relu 和weight decay相关推荐

最新文章

热门文章