本文主要是介绍深度学习100问27:什么是截断的BPTT,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
嘿,你知道截断的 BPTT 是什么嘛?想象一下,你有一个超级长的故事要讲,一口气从头讲到尾可太难啦,而且很容易把自己绕晕。这时候呢,截断的 BPTT 就像把这个长故事分成一小段一小段来讲。
在循环神经网络训练那些长长的序列数据的时候,如果直接像个“愣头青”一样用传统方法,那计算量会大得吓人,还可能出现梯度消失或者爆炸的情况,就像烟花放一半突然熄火或者炸得不可收拾。
截断的 BPTT 呢,先确定一个合适的长度,就好比决定每一小段故事有多长。然后把长序列切成好多小段,就像把长故事切成一个个小片段。接着,对每个小片段依次进行一种类似“找问题、改进”的过程(就像反向传播通过时间)。不断重复这个切小段、改进的过程,直到把整个长故事都处理完或者达到一定的训练次数。
这样做有啥好处呢?首先,计算变得简单多啦,不用再被庞大的计算量压得喘不过气。其次,还能缓解梯度消失和爆炸的问题,让训练变得更容易。这种方法在很多地方都大显身手哦,比如自然语言处理里训练语言模型、搞机器翻译的时候,就像一个得力的小助手。
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