层数比较深的网络训练技巧

1.     监督性区分性分层训练

   
   

              遇见的 问题： 假如训练20层的网络，直接堆积网络，由于网络过于深入，每一层都会有误差（并且是小于1的值），这样可能会在回传的时候会导致梯度消失（连续累✖️越来越小），无法收敛，那么是如何训练的呢（很多情况都是由于初始数值不好导致）。

                解决方法：1. 进行分层训练，首先先抽7层隐层，然后后边直接接入一个到输出层的线性变换，先用部分数据训练这样的7层网络结构。

                                   2. 等到网络不再震荡之后再加7层隐层，使用训练数据训练14层网络，最后再加6层，训练。（一般20%-30%的数据进行训练）

                                   3. 最终使用全部数据+20层网络进行训练最终的结果

            核心思想：由于网络过于深直接训练不好训练，因此使用类似refine的机制（如果直接使用开源模型例如imagenet、resnet等，可以直接进心refine）

1.    加入残差

   
   

      3.   中间加入损失函数

1. **函数尽量不要使用sigmoid，尽量使用relu。

   
   

            解释：sigmoid函数会有两个饱和区（y的数值接近于1或者-1的时候，在饱和区的梯度接近于0，或者很小，很容易导致模型无法收敛）