《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第11章 训练深层神经网络
第11章 训练深层神经网络
来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目
校对：@飞龙 @Zeyu Zhong
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接来连接。 这不会是闲庭信步：
- 首先，你将面临棘手的梯度消失问题（或相关的梯度爆炸问题），这会影响深度神经网络，并使较低层难以训练。
- 其次，对于如此庞大的网络，训练将非常缓慢。
- 第三，具有数百万参数的模型将会有严重的过拟合训练集的风险。
在本章中，我们将依次讨论这些问题，并提出解决问题的技巧。 我们将从解释梯度消失问题开始，并探讨解决这个问题的一些最流行的解决方案。 接下来我们将看看各种优化器，与普通梯度下降相比，它们可以加速大型模型的训练。 最后，我们将浏览一些流行的大型神经网络正则化技术。
使用这些工具，你将能够训练非常深的网络：欢迎来到深度学习的世界！
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