caffe學習筆記30-關於梯度消失與溢位
1.LSTM：通過選擇記憶和遺忘機制克服RNN的梯度消失問題
2.用無監督資料做分層預訓練，再用有監督資料fine-tune
3.ReLU：新的啟用函式解析性質更好，克服可sigmoid函式和tanh函式的梯度消失問題
4.輔助損失函式：googlenet中的兩個輔助損失函式，對淺層神經元直接傳遞梯度
5.Batch Normalization：逐層的尺度歸一
梯度溢位問題：
1.尺度不平衡的初始化容易導致網路NAN
2.Xavier的方差不變準則保持網路節點尺度不變
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