多層感知機面臨的問題
多層感知機
隨著層數越多，所需的節點數目下降,但是隨著層數的增多又會出現其他的問題：
- 過擬合
解決辦法： DropOut - 參數難以調試
尤其是梯度下降的參數使用Adagrad、Adam、Adadelta等自適應的方法可以降低調試參數的負擔。 - 梯度彌散
使用Sigmoid在反向傳播中梯度值會逐漸減少，經過多層的傳遞後會呈指數級的劇烈減少，因此梯度值在傳遞到前面幾層時就變得非常小了這種情況下，根據訓練數據的反饋來更新神經網絡的參數將會非常緩慢
使用ReLU激活函數
特點： - 單側抑制性
- 相對寬闊的興奮邊界
- 稀疏激活性
輸出層一般都還是Sigmoid函數，他符合概率輸出分布
多層感知機面臨的問題
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