Richard Sutton 直言卷积反向传递已经落后，AI 突破要有新思路：持续反向传递

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下左图得不止了解答，长时间段努力学习的效能是由棒状能训练归一化时和反之亦然广泛传播示范决定的。

由于是二分类法状况，偶然性概百余人是 50%，阴影周边地区暗示置信区间，这种差异十分总体。差分完全符合换用差分层必要处理VGA绝对值，从未浅层努力学习方法精准度好，这种差异很总体。

左图注：使用更是小的努力学习百余人（α=0.001）对照组才会更是极高，在此前 5 个战斗任务当中效能逐步进一步提高，但从长远来看却呈回升趋向于。

我们接着将战斗任务近目缩减到了 2000，全面量化了努力学习百余人对于长时间段努力学习精准度的受到影响，不等每 50 个战斗任务量度一次对照组。结果如下左图。

左图注：α=0.01 的黑色直线在第一个战斗任务上的对照组大约是 89%，一旦战斗任务近大约 50，对照组便回升，随着战斗任务近全面缩减，连续性慢慢缺陷，终究对照组少于差分完全符合。α=0.001 时，努力学习速百余人减慢，连续性也才会急剧降低，对照组只是比差分线下路极高一点点。

因此，对于更是佳的超参近，战斗任务间的连续性才会衰减，对照组才会比只使用一层神经线下路还要低，黑色直线所揭示的全然就是“灾难性的连续性缺陷”。

棒状能训练结果同样取决迭代次近、归一化时近和线下路尺寸等参近，左图当中每条直线在多个显示卡上的棒状能训练时间段是 24 小时，在动手系统对性科学实验时或许十分实用，我们几周选择 MNIST 近据库集来进行次测试。

MNIST 近据库集次测试

MNIST 近据库集共还包括 60000 张打字近字投影，有 0-9 这 10 个几类，为 28*28 的色度投影。

Goodfellow 等人曾通过转回以此类推或者随机分列VGA创始一种新近的次测试战斗任务，如右上角的投影就是填充的分列投影的实例，我们换用这种方法来填充整个战斗任务碱基，在每个战斗任务当中 6000 张投影以随机的范例看不止。这里从未缩减战斗任务细节，线下路举例来说只在来进行第一个战斗任务之此前绑定一次。我们可以用网络服务的对角相不定人员伤亡来进行棒状能训练，同样此后使用对照组衡量衡量长时间段努力学习的精准度。

神经线下路结构为 4 层全直达层，此前 3 层神经近为 2000，终于一层神经近为 10。由于 MNIST 近据库集的投影居当中并来进行过图层，所以可以不执行正弦操作。所有的分类法战斗任务共享相近的线下路，换用了不内含自旋的随机位移回升国法，其他的分设与 ImageNet 近据库集次测试的分设相近。

左图注：当上端的左图是在战斗任务碱基上分立运转 30 次取不等绝对值后的结果，每个战斗任务有 6000 个样本，由于是分类法战斗任务，开始时随机Nan的对照组是 10%，基本概念努力学习到分列投影的规律后，近据量化对照组才会慢慢进一步提高，但切换战斗任务后，对照组又略高于 10%，所以总棒状看不止大大震荡趋向于。右方的左图是基本概念在每个战斗任务上的努力学习精准度，初始对照组为 0，随着经年累月，精准度慢慢不定好。在第 10 个战斗任务上的对照组比第 1 个战斗任务好，但在来进行第 100 个战斗任务时对照组有所回升，在第 800 个战斗任务上的对照组比第一个还要低。

为了弄清楚整个每一次，原先还十分需要重点量化外侧大部分的对照组，对其取均绝对值后得到当上端投影的黄色直线。可以完整地想到，对照组起初才会逐步进一步提高，后面直到第 100 个战斗任务时趋于平稳。那在第 800 个战斗任务时对照组为什么才会急剧回升呢？

几周，我们在更是多的战斗任务碱基上先此前了相异的归一化时绝对值，全面观察它们的努力学习精准度。结果如下左图：

左图注：黑色直线换用和此前面科学实验相近的归一化时绝对值，对照组的确在停滞不此前回升，连续性人员伤亡一般来说较多。

同时，努力学习百余人越加大，连续性加大的速百余人就越加快。所有的归一化时绝对值都才会发挥作用巨大的连续性人员伤亡。此外，隐密层神经近目也才会受到影响对照组，棕色直线的神经近目为 10000，由于神经线下路的拟合灵活性增强，此时对照组才会回升得更为加速，仍有连续性人员伤亡，但线下路尺寸越加小，连续性加大的速百余人也越加快。

那么从神经线下路核心来看，为什么才会诱发连续性人员伤亡？

下左图明确就是指出了其当中的状况。可以发现，“致死”神经近目占去比过极高、神经的举例来说过大以及神经动植物忽视，都是诱发连续性人员伤亡的状况。

左图注：横轴仍然都暗示战斗任务编号，第一张左图的朝著上暗示“致死”神经的多于，“致死”神经是就是指负载和位移总为 0 的神经，才会行近据量化线下路的连续性。第二张左图的朝著上暗示举例来说尺寸。第三张左图的朝著上暗示剩下隐密神经近最终目标理论上层级。

2原有方法的即便如此

我们量化了原有的、反之亦然广泛传播以外的浅层努力学习方法到底才会有助于维持连续性。

表明，L2 恒等化时方法才会使连续性人员伤亡加大，在此每一次当中令举例来说缩小到 0，从而可以动态变动并维持连续性。

闭合和云系方法与 L2 恒等化时多种不同，同时还才会向所有举例来说当中转到随机噪声缩减动植物，大体上不才会有连续性人员伤亡。

我们还先此前了其他网络服务系统化时方法，开始时精准度还更为好，但随着长时间段努力学习连续性人员伤亡严重。Dropout 方法的平庸更是最糟，我们随机将一大部分神经分设为0再行棒状能训练，发现连续性人员伤亡急剧加大。

各种方法对神经线下路在结构上也才会诱发受到影响。使用恒等化时方法才会使“致死”神经近量多于上升，因为在将举例来说缩小到 0 的每一次当中，如果其一直为 0 ，就才会导致负载为 0，神经就才会“致死”。而闭合和云系向举例来说当中添加了随机噪声，所以不才会有太多的“致死”神经。系统化时方法也有很多的“致死”神经，它无论如何在朝着误解的朝著回背，Dropout 也多种不同。

数列随战斗任务近量叠加的结果更是为不合理，使用恒等化时才会获得很小的数列，闭合和云系在恒等化时的细化时添加了噪声，数列回升幅度一般来说增强，而系统化时则才会使举例来说不定大。但是对于 L2 恒等化时以及闭合和云系方，其隐密神经近理论上层级一般来说较低，明确就是指出其在维持动植物总棒状平庸较差，这也是一个状况。

加速叠加的回归状况（SCR）

我们所有的 idea 和差分都称做加速叠加的回归状况科学实验，这是一个聚焦于长时间段努力学习的新近的类似于于状况。

在这个科学实验当中，我们的最终目标是要发挥作用一个有着随机举例来说的单层神经线下路成型的此前提不定量，隐密层神经为 100 个差分临界绝对值神经。

我们从未动手分类法，只是填充了一个近字，因此这是一个回归状况。每棒状能训练 10000 步，我们才才会从重定向的后 15 位当中选择 1 位来进行翻转，因此这是一个加速叠加的此前提不定量。

我们的化解方案是用相近的线下路结构，只还包括一个神经的隐密层，同时此前提诱导不定量可微，但是我们将才会有 5 个隐密神经。这就多种不同于在 RL 当中，人机棒状探寻的范围比交互的环境小很多，所以不能动手类似于处理，随着此前提不定量的叠加先此前改为不定无理数，这样就才会容易动手一些系统对性科学实验。

左图注：重定向为 21 位随机的二进制近，第 1 位是绝对值为 1 的重定向常近正确，当上端 5 位是分立同栖息于的随机近，其他 15 位是加速叠加的常近，负载为实近。数列随机化时为 0，可以随机地选择 +1 或者 -1。

我们全面研究了叠加的归一化时绝对值和诱导不定量对努力学习精准度的受到影响，比如这里用了 tanh、sigmoid 和 relu 诱导不定量等：

以及诱导不定量范例对所有差分努力学习精准度的受到影响：

在归一化时和诱导不定量同时叠加的意味著，我们也对 Adam 反之亦然广泛传播的受到影响动手了系统对性量化：

终于是使用相异诱导不定量后，基于 Adam 此前提的相异差分二者之间的数值叠加状况：

以上科学实验结果都表明浅层努力学习方法已经才会行适使用长时间段努力学习，遇到新近的状况时，努力学习每一次才会不定得更为加速，从未棒状现不止浅层的优势。浅层努力学习当中的系统化时方法也只适合除此以外努力学习，我们十分需要修改为浅层努力学习方法才有或许将其使用长时间段努力学习当中。

3长时间段反之亦然广泛传播

正弦反之亦然广泛传播差分本身才会是一个好的长时间段努力学习差分吗？

我们显然不是。

正弦反之亦然广泛传播差分主要还包括两个总棒状：用小的随机举例来说来进行绑定和在每个时间段步来进行位移回升。尽管它在开始填充小的随机近来绑定举例来说，但十分才会再行次重复。期望意味著，我们或许十分需要一些在任何时候都可以来进行多种不同量度的努力学习差分。

那我们如何使正弦反之亦然广泛传播差分长时间段地努力学习？

举例来说的方法就是针对性地来进行继续近绑定，比如在执行几项战斗任务后来进行绑定。但同时，继续近绑定整个线下路在长时间段努力学习当中或许十分公，因为这意味着神经线下路打算忘记全部传授细节。所以我们最好针对性地绑定神经线下路的一大部分，比如继续近绑定一些“致死”神经，或者根据益处度对神经线下路来进行顺序分列，继续近绑定益处度较低的神经。

随机选择绑定的观念与 2012 年 Mahmood 和 Sutton 提不止的填充和次测试方法有关，只十分需要填充一些神经并次测试它们的通用性，长时间段反之亦然广泛传播差分架设了这两个概念二者之间的桥面。填充和次测试方法发挥作用一些即便如此，需用一个隐密层并只有一个负载神经，我们将其不断扩大多层线下路，可以用一些浅层努力学习方法来进行优化时。

我们首先顾虑将线下路分设成多层，才会行是单个负载。之此前的工作提到过益处度的概念，由于只有一个举例来说，这个益处度只是举例来说侧重的概念，但是我们有多个举例来说，举例来说的泛化时是顾虑举例来说讲和侧重的益处度。

另一个想国法是顾虑相异之处的活动，而仅仅是顾虑负载举例来说，因此我们可以将举例来说的总和乘以不等相异之处诱导不定量，从而相应相异的比例。我们希望设计能够长时间段努力学习并维持快速运转的差分，我们在量度益处度的时候还顾虑了相异之处的连续性。终于，将相异之处的不等作出贡献移不止到负载的反之亦然当中，降低相异之处删掉的受到影响。

未来的修改为朝著主要有双曲线：（1）我们十分需要对益处度来进行简而言之内积，衡量神经对所总括的整个不定量的受到影响，而仅仅局限于重定向举例来说、负载举例来说和诱导不定量这样的区域内内积；（2）我们十分需要全面修改为填充器，迄今为止只都从初始栖息于当中时域来进行来进行绑定，还要探寻可以改为善效能的绑定方法。

那么，长时间段反之亦然广泛传播在维持连续性总棒状平庸如何呢？

科学实验表明，长时间段反之亦然广泛传播能用网络服务分列的 MNIST 近据库集棒状能训练，全然维持了连续性。下左图当中的黄色直线揭示了这一结果。

左图注：右左图揭示了相异代替百余人对于长时间段努力学习的受到影响，例如代替百余人为 1e-6 暗示在每个时间段归一化时代替 1/1000000 个总括。即假设有 2000 个相异之处，每回背 500 步，就才会在每一层换上一个神经。这个新版本近速百余人更为加速，所以代替百余人对超参近不是很敏感，不才会总体受到影响努力学习精准度。

几周，我们十分需要研究长时间段反之亦然广泛传播对于神经线下路在结构上的受到影响。长时间段反之亦然广泛传播全然从未“致死”神经，因为益处度顾虑了不等相异之处诱导，如果某个神经“致死”，才会马上被换上。而且由于我们大大换上神经，我们得到了举例来说幅度较小的新近神经。因为随机绑定了神经，它们也适当地复原了更是丰富的总括和动植物。

因此，长时间段反之亦然广泛传播化解了 MNIST 近据库集上连续性缺陷引起的全部状况。

那么，长时间段反之亦然广泛传播到底可以不断扩大更是深的正弦神经线下路当中？

解答是信服的！在 ImageNet 近据库集上，长时间段反之亦然广泛传播全然维持了连续性，基本概念终究的对照组在 89% 近。其实在初始的棒状能训练先决条件，这几种差分的平庸相当，此前面提到过代替百余人的叠加更为加速，战斗任务近目足以大的时候才类似于的更为好。

这里以“Slippery Ant”状况为例展示一个精进努力学习的科学实验结果。

“Slippery Ant”状况是非平稳精进状况的一个扩展，与 PyBullet 环境大体上多种不同，唯一相异的是地面和人机棒状二者之间的离心力每 1000 万步后才会发生叠加。我们基于长时间段反之亦然广泛传播发挥作用了长时间段努力学习版本的 PPO 差分，可以针对性绑定。PPO 差分和长时间段 PPO 差分的对比结果如下左图。

左图注：PPO 差分在起初平庸还极佳，但随着棒状能训练来进行效能大大回升，加进 L2 差分以及闭合和云系差分后才会有所缓解。而长时间段 PPO 差分的平庸一般来说较好，复原了极少连续性。

有趣的是，PPO 差分棒状能训练的人机棒状不能深陷着回背路，但是长时间段 PPO 差分棒状能训练的人机棒状可以丢下很远的大多。

4结论

浅层努力学习线下路主要为除此以外努力学习来进行优化时，从某种意义上说使用长时间段努力学习或许才会全然不甘心。像系统化时和 DropOut 等浅层努力学习方法对于长时间段努力学习或许从未协助，但是在此细化时动手一些小的修改为或许才会更为理论上，比如长时间段反之亦然广泛传播。

长时间段反之亦然广泛传播根据神经的益处对线下路相异之处来进行顺序分列，绝对值得注意是对于操作符神经线下路，顺序分列方法或许有更是多修改为方法。

精进努力学习差分能用了策略迭代观念，长时间段努力学习状况固然发挥作用，维持浅层努力学习线下路的连续性为 RL 和基于基本概念的 RL 增辟了巨大的新近或许性。

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雷峰线下

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