Python实现深度平衡模型（Deep Equilibrium Models）：固定点迭代与隐式微分 大家好，今天我们来深入探讨深度平衡模型（Deep Equilibrium Models，DEQs），这是一种与传统深度学习模型截然不同的架构。DEQs的核心思想是将神经网络层定义为一个函数，并通过寻找该函数的固定点来确定模型的输出。这种方法避免了显式地堆叠多个层，从而在理论上允许模型达到无限深度，同时保持参数数量相对较少。 我们将从DEQ的基本概念入手，然后详细讲解如何使用Python实现DEQ模型，包括固定点迭代和隐式微分这两个关键技术。 1. 深度平衡模型（DEQ）的基本概念 传统的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），通过堆叠多个层来学习复杂的特征表示。每一层都将前一层的输出作为输入，并经过一系列的变换（线性变换、激活函数等）生成新的输出。然而，这种显式的层堆叠方式存在一些局限性： 梯度消失/爆炸： 随着网络深度的增加，梯度在反向传播过程中容易消失或爆炸，导致训练困难。 参数数量： 深度模型的参数数量通常与网络深度成正比，这使得训练和部署大型模型变得具有 …
Deep Equilibrium Models（DEQ）：通过定点迭代寻找平衡点实现无限深度的隐式层
Deep Equilibrium Models (DEQ): 通过定点迭代寻找平衡点实现无限深度的隐式层 大家好！今天我们来聊聊 Deep Equilibrium Models (DEQ)，这是一种非常有意思的神经网络架构，它通过定点迭代的方式，实现了无限深度的隐式层。 这意味着我们可以构建一个看似无限深的网络，但实际上只需要有限的内存和计算资源。 让我们一起深入了解 DEQ 的原理、实现以及优缺点。 1. 传统深度学习的局限性与DEQ的动机 传统的深度学习模型，比如 CNN、RNN、Transformer 等，都是通过堆叠多个离散的层来构建的。 每增加一层，模型的深度就增加一层，参数量和计算量也会随之增加。 虽然更深的网络通常能获得更好的性能，但也带来了训练难度大、容易过拟合等问题。 此外，对于序列数据，RNN虽然能处理变长输入，但其固有的时间步依赖性限制了并行化能力。 DEQ 的出现，提供了一种不同的思路。 它不再通过堆叠离散的层，而是定义一个隐式的平衡方程，并通过迭代的方式求解该方程的定点。 这样，模型就相当于拥有了无限深度，但实际的计算只发生在迭代求解定点的过程中。 更具体地说 …