LeNet试验(二)权重参数随训练的变化
神经网络训练的过程就是权重参数寻优的过程,我们想知道随着训练的进行,参数到底发生怎样的变化。本文以LeNet为例,进行一些试验观察。
LeNet代码见上一小节,这里只给出conv2层的权重,其形状为 16×6×5×5,其他层权重的变化情况类似。
不同训练轮数conv2层权重的分布直方图:
conv2权重的均值、标准差、随机抽取的10个参数以及梯度的1范数随训练500轮的变化情况:
可以看出:
(1)初始分布是平均分布,后面逐渐过渡为类似正态分布(但左边缓一些,右边陡一些)。
(2)随着训练的继续,模型的准确率早已稳定(这点从上一小节可以看出),但并不意味着权重也趋于稳定,实际上随着训练进行,权重的方差持续变大,表现为值小的参数越来越小,值大的参数越来越大。
(3)梯度总体趋势是逐渐变小,但并不是平缓变化的,有时梯度会突然出现很大的值,但这些巨大梯度的出现也并不对应网络损失或预测精度的突然改变。
上述情况是对参数随训练过程变化的一个深入解剖,为什么会这样我也不清楚,先把现象放在这里。
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