当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题：首先，梯度消失或梯度爆炸其次，训练缓慢第三，训练参数大于训练集的风险梯度消失的原因：生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内...

Large Scale Machine Learning大规模机器学习Gradient Descent with Large Datasets具有大数据集的梯度下降Learning With Large Datasets学习大型数据集我们已经知道 得到一个高效的机器学习系统的最好的方式之一是 用一个低偏差的学习算法 然后用很多数据来训练它 但训练大的数据集也有它自己的问题 特别是计...