神经网络训练中的常见问题
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。发表于：。What are the common problems that we need to understand during the training of Neural Networks and how to overcome those problems. 1. Vanishing and Exploding Gradients Vanishing and...
神经网络训练中常见问题有梯度消失和梯度爆炸。解决方法包括适当初始化、梯度裁剪、批归一化和残差连接。RNN由于梯度消失问题难以学习长期依赖，LSTM能解决这个问题。GRU是LSTM的简化版本，计算成本更低。其他常见问题有过拟合、欠拟合、局部最小值和计算资源问题。解决方法包括正则化、数据增强、早停、增加模型复杂度、调整超参数、优化数据质量和利用硬件加速。
