很多人一提“神经网络优化”,第一反应就是:换 Adam、调学习率。 这只说对了一小半。 真正的优化,是从网络结构、梯度传递、初始化、优化器、归一化、正则化到数据增强的一整套配合。 这道题在面试里特别容易被连续追问:为什么深层网络更难训练?什么是梯度消失和爆炸? 为什么能加速?Adam 和 SGD 怎么选?为什么不能把权...
很多人一听“神经网络训练”,脑子里马上冒出一堆词:损失函数、反向传播、梯度下降、过拟合、早停法、GPU训练、参数量…… 但真到了面试现场,最容易翻车的,不是不会背名词,而是讲不清它们之间到底是什么关系。 这篇文章不堆高深公式,而是把神经网络训练拆成一条完整链路: 数据进来 -˃ 前向传播 -˃ 算损失 -˃ 反向传播...
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