A retropropagação, uma abreviação de "propagação reversa de erros", é um método comum de treinamento de redes neurais artificiais usadas em conjunto com um método de otimização, como a descida em gradiente.
Muitos livros e tutoriais de redes neurais gastam muito tempo com o algoritmo de retropropagação, que é essencialmente uma ferramenta para calcular o gradiente. Vamos supor que estamos construindo um modelo com ~ 10K parâmetros / pesos. É possível executar a otimização usando alguns algoritmos de...
Entendo que a descida do gradiente estocástico pode ser usada para otimizar uma rede neural usando retropropagação, atualizando cada iteração com uma amostra diferente do conjunto de dados de treinamento. Qual deve ser o tamanho do
Especificamente, suponho que me pergunto sobre essa afirmação: As principais versões futuras do TensorFlow permitirão que os gradientes fluam para a entrada de etiquetas no backprop por padrão. O que é mostrado quando eu uso tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Na mesma mensagem, exorta-me...
Eu li alguns artigos discutindo prós e contras de cada método, alguns argumentando que o GA não melhora nenhuma a solução ideal, enquanto outros mostram que é mais eficaz. Parece que o GA é geralmente preferido na literatura (embora a maioria das pessoas o modifique de alguma maneira para alcançar...
No curso de redes neurais e aprendizado profundo de Andrew Ng, sobre o Coursera, ele diz que usar é quase sempre preferível ao .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid A razão que ele dá é que as saídas usando centralizam em torno de 0 em vez de 0,5 da , e isso "torna o aprendizado para a próxima camada...
Por que é perigoso inicializar pesos com zeros? Existe algum exemplo simples que demonstre
Eu li aqui o seguinte: As saídas sigmóides não são centralizadas em zero . Isso é indesejável, uma vez que neurônios em camadas posteriores de processamento em uma rede neural (mais sobre isso em breve) receberiam dados que não são centralizados em zero. Isto tem implicações sobre a dinâmica...
Ao treinar uma rede neural usando o algoritmo de retropropagação, o método de descida de gradiente é usado para determinar as atualizações de peso. Minha pergunta é: Em vez de usar o método de descida de gradiente para localizar lentamente o ponto mínimo com relação a um determinado peso, por que...
Estou curioso para saber como os gradientes são propagados novamente através de uma rede neural usando módulos ResNet / pular conexões. Eu já vi algumas perguntas sobre o ResNet (por exemplo, rede neural com conexões de camada de salto ), mas esta pergunta especificamente sobre a propagação de...
Por que a retropropagação não funciona quando você inicializa todo o peso com o mesmo valor (por exemplo, 0,5), mas funciona bem quando dados números aleatórios? O algoritmo não deveria calcular o erro e trabalhar a partir daí, apesar de os pesos serem inicialmente os
No treinamento de redes neurais profundas e rasas, por que os métodos de gradiente (por exemplo, descida de gradiente, Nesterov, Newton-Raphson) são comumente usados, em oposição a outras metaheurísticas? Por metaheurísticas, refiro-me a métodos como recozimento simulado, otimização de colônias de...
Fiquei um pouco confuso sobre o algoritmo de retropropagação usado no perceptron multicamada (MLP). O erro é ajustado pela função de custo. Na retropropagação, estamos tentando ajustar o peso das camadas ocultas. O erro de saída que posso entender, isto é, e = d - y[Sem os subscritos]. As...
Quando implementei o mini gradiente de lote decente, apenas calculei a média dos gradientes de todos os exemplos no lote de treinamento. No entanto, notei que agora a taxa de aprendizado ideal é muito maior do que a do gradiente on-line decente. Minha intuição é que isso ocorre porque o gradiente...
Em uma rede neural recorrente, você costuma encaminhar a propagação por várias etapas de tempo, "desenrolar" a rede e depois propagá-la pela sequência de entradas. Por que você não atualiza apenas os pesos após cada etapa individual da sequência? (o equivalente a usar um comprimento de truncamento...
Eu tenho um conhecimento básico de como as RNNs (e, em particular, com as unidades LSTMs) funcionam. Tenho uma idéia pictórica da arquitetura de uma unidade LSTM, que é uma célula e alguns portões, que regulam o fluxo de valores. No entanto, aparentemente, eu não entendi completamente como o LSTM...
Ao inicializar pesos de conexão em uma rede neural de feedforward, é importante inicializá-los aleatoriamente para evitar simetrias que o algoritmo de aprendizado não seria capaz de quebrar. A recomendação que vi em vários locais (por exemplo, no tutorial MNIST do TensorFlow ) é usar a...
Se processarmos, digamos, 10 exemplos em um lote, entendo que podemos somar a perda para cada exemplo, mas como a retropropagação funciona em relação à atualização dos pesos para cada exemplo? Por exemplo: Exemplo 1 -> perda = 2 Exemplo 2 -> perda = -2 Isso resulta em uma perda média de...
Digamos que eu use um RNN / LSTM para fazer análise de sentimentos, que é uma abordagem muitos-para-um (consulte este blog ). A rede é treinada por meio de uma retropropagação truncada ao longo do tempo (BPTT), em que a rede é desenrolada por apenas 30 últimas etapas, como de costume. No meu caso,...
A normalização de lotes foi creditada com melhorias substanciais de desempenho em redes neurais profundas. Muito material na internet mostra como implementá-lo, ativação por ativação. Eu já implementei backprop usando álgebra matricial e, como estou trabalhando em linguagens de alto nível (enquanto...
Atualmente, estou trabalhando em um software de reconhecimento de rosto que usa redes neurais de convolução para reconhecer rostos. Com base nas minhas leituras, concluí que uma rede neural convolucional compartilhou pesos, para economizar tempo durante o treinamento. Mas como adaptar a...