Jun, 2023

深度学习优化理解

TL;DR这篇论文全面介绍了深度学习中的优化,重点关注梯度消失和梯度爆炸带来的挑战,提出了改进梯度流和对网络的Lipschitz常数施加限制等策略,并将优化方法分为两类:显式优化和隐式优化。通过对多个深度学习模块的雅可比矩阵和Lipschitz常数进行分析和实验,为读者提供了深入的理解。