雲山霧罩的雲霧提示您:看後求收藏(貓撲小說www.mpzw.tw),接着再看更方便。
這種方式聽起來既能保留深度網絡的複雜性,又能有效應對梯度消失的問題。
“你說的這些……感覺像是網絡中有個反饋機制,確保梯度和信息都能回流,維持學習的穩定性。”馬庫斯眼中閃過一絲興奮,他直覺林楓正在講述的東西,可能會是未來突破深層神經網絡訓練的關鍵。
林楓笑了笑,點了點頭。
正是“反饋機制”的概念讓殘差網絡得以解決深度神經網絡中的許多瓶頸。
林楓繼續說道:“這套結構讓信號能夠通過短路或捷徑返回到較淺的層,減少信息丟失,同時保持梯度的大小,確保網絡不會在深度增加時失去學習能力。其實你們可以試着在更復雜的網絡中引入這種結構,我相信會看到意想不到的效果。”
馬庫斯默默點頭,彷彿意識到了一條前所未有的道路。
“不過你說的這些,”馬庫斯沉吟片刻,“聽起來非常前衛。我們現在的技術,尤其是硬件算力的限制,可能還不足以支撐如此複雜的網絡結構和跳躍式的連接方式。”
“的確,”林楓對此並不感到意外,“當前的硬件環境還有限制,特別是GPU算力不足,限制了深度學習網絡的規模。不過這些並不是問題,軟件技術的發展會推動硬件的進步。
隨着並行計算技術的進步,未來會有專門爲AI設計的硬件,比如TPU(張量處理單元),它們可以顯着提升訓練效率。”