Vanilla相关术语
Vanilla是神经网络领域的常见词汇,比如Vanilla Neural Networks、Vanilla CNN等。Vanilla本意是香草,在这里基本等同于raw。比如Vanilla Neural Networks实际上就是BP神经网络,而Vanilla CNN实际上就是最原始的CNN。
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一 [7] 。 [1]
20世纪80年代中期,David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法(Error Back Propagation Training),简称BP,系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值
weight decay
weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高收敛精确度,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(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大。
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