커피 사주세요주의!
*메모:
- 내 게시물에서는 Overfitting과 Underfitting에 대해 설명합니다.
- 내 게시물에서는 PyTorch의 레이어에 대해 설명합니다.
- 내 게시물에서는 PyTorch의 활성화 기능에 대해 설명합니다.
- 내 게시물에서는 PyTorch의 손실 기능에 대해 설명합니다.
- 내 게시물에서는 PyTorch의 최적화 프로그램에 대해 설명합니다.
그라데이션 소멸 문제:
- 역전파 중에 경사가 점점 작아지거나 0이 되어 출력 레이어에서 입력 레이어로 이동하면서 작은 경사를 여러 번 곱하면 모델을 효과적으로 훈련할 수 없습니다.
- 모델에 레이어가 많을수록 더 쉽게 발생합니다.
- 은 PyTorch의 Sigmoid()인 시그모이드 활성화 함수에 의해 쉽게 발생합니다. 범위가 0
- 발생 장소:
- CNN(컨볼루션 신경망).
- RNN(Recurrent Neural Network) PyTorch의 RNN()입니다.
- 쉽게 발생하지 않는 경우:
- LSTM(Long Short-Term Memory) PyTorch의 LSTM()입니다.
- GRU(Gated Recurrent Unit) PyTorch의 GRU()입니다.
- Resnet(Residual Neural Network)은 PyTorch의 Resnet입니다.
- PyTorch의 Transformer()인 Transformer
- 등
- 다음과 같은 경우 감지될 수 있습니다.
- 매개변수는 출력 레이어 근처의 레이어에서 크게 변경되는 반면, 입력 레이어 근처의 레이어에서는 매개변수가 약간 변경되거나 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.
- 입력 레이어 근처 레이어의 가중치는 0에 가깝거나 0이 됩니다.
- 수렴이 느리거나 중단되었습니다.
- 다음을 통해 완화할 수 있습니다.
- 배치 정규화 계층은 PyTorch의 BatchNorm1d(), BatchNorm2d() 또는 BatchNorm3d()입니다.
- Leaky ReLU 활성화 함수는 PyTorch의 LeakyReLU()입니다. *PyTorch에서 ReLU()인 ReLU 활성화 함수를 사용할 수도 있지만, 나중에 설명할 Dying ReLU 문제가 발생하는 경우가 있습니다.
- PyTorch의 PReLU()인 PReLU 활성화 함수
- PyTorch의 ELU()인 ELU 활성화 함수입니다.
- 그라디언트 클리핑은 PyTorch에서clip_grad_norm_() 또는clip_grad_value_()입니다. *그라디언트 클리핑은 지정된 범위 내에서 그라데이션을 유지하는 방법입니다.
그라데이션 폭발 문제:
- 역전파 중에는 그래디언트가 점점 커지고 출력 레이어에서 입력 레이어로 갈수록 더 큰 그래디언트가 여러 번 곱해져서 수렴이 불가능해집니다.
- 모델에 레이어가 많을수록 더 쉽게 발생합니다.
- 발생 장소:
- CNN.
- RNN.
- LSTM.
- GRU.
- 쉽게 발생하지 않는 경우:
- 레스넷.
- 트랜스포머.
- 등
- 다음과 같은 경우 감지될 수 있습니다.
- 모델의 무게가 눈에 띄게 늘어납니다.
- 크게 증가한 모델의 가중치가 결국 NaN이 됩니다.
- 수렴은 끝나지 않은 채 요동친다.
- 다음을 통해 완화할 수 있습니다.
- 일괄 정규화 계층.
- 그라디언트 클리핑.
ReLU 문제가 죽어가고 있습니다:
- 역전파 중에 ReLU 활성화 함수가 있는 노드(뉴런)가 0 또는 음수 입력 값을 받으면 모든 입력 값에 대해 항상 0을 생성하고 마지막으로 다음을 제외한 어떤 값도 생성하도록 복구되지 않습니다. 0이면 모델을 효과적으로 훈련할 수 없습니다.
- Dead ReLU 문제라고도 합니다.
- 다음과 같은 경우 더 쉽게 발생합니다.
- 더 높은 학습률.
- 부정적 편향이 더 높습니다.
- 다음과 같은 경우 감지될 수 있습니다.
- 수렴이 느리거나 중단되었습니다.
- 손실 함수는 nan을 반환합니다.
- 다음을 통해 완화할 수 있습니다.
- 학습률이 낮습니다.
- 긍정적 편견.
- Reaky ReLU 활성화 함수.
- PReLU 활성화 기능.
- ELU 활성화 기능.
위 내용은 사라지고 폭발하는 그라디언트 문제 및 죽어가는 ReLU 문제의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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