神经网络梯度可视化

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在本文中，我们将了解是什么导致神经网络表现不佳，以及我们可以通过可视化梯度和与模型训练相关的其他参数来调试此问题的方法。我们还将讨论梯度消失和梯度爆炸的问题以及克服这些问题的方法。 最后，我们将了解适当的权重初始化为何有用，如何正确进行初始化，并深入研究 dropout 和批量归一化等正则化方法如何影响模型性能。 1、神经网络的Bug从何而来？ 神经网络的错误很难发现，因为： 代码永远不会崩溃、引发异常，甚至不会变慢。 网络仍在训练，损失仍会下降。 值在几个小时后收敛，但结果非常糟糕 如果想更深入地研究这个主题，那么我强烈建议你阅读 Andrej Karparthy 的神经网络训练秘诀。 那么我们如何才能更好地调试我们的神经网络？ 在调试神经网络时，没有要遵循的决定性步骤。但这里有一个概念列表，如果正确实施，可 ………………………………