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深度神經網路的基礎知識 - 機器學習百日 - Cupoy

今天的內容會帶大家了解 1. 深度學習網路歷史發展 2. 為什麼需要深度學習網路 3. 深度學習網路架構 4. 深度學習網路優缺點 為什麼需要深度學習網路:在相同數目的神經元時,深度神經...

今天的內容會帶大家了解 1. 深度學習網路歷史發展 2. 為什麼需要深度學習網路 3. 深度學習網路架構 4. 深度學習網路優缺點 為什麼需要深度學習網路:在相同數目的神經元時,深度神經網路的表現總是比較好 深度學習網路概念:從資料中尋找一組最適合解決某種特定問題的函數 優點:發展為多種架構應用於各領域中,如CNN、RNN、GAN 進行較深層的運算取出更多有用的資訊提升準確度 缺點:隱藏層增加更容易使得神經網路陷入區域最佳解,無法收斂 通過越多隱藏層產生的梯度變化就會越來越小,直到看不太出來變化,導致產生梯度消失問題 較深層的神經網路可能使模型陷入過擬合情形,需適當的使用正規化或是dropout做處理 有了大概的理解之後,我們開始今天的學習吧!!!