梯度消失和梯度爆炸是在神经网络训练过程中可能出现的问题，涉及到梯度在反向传播过程中的衰减或增长。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐变小并最终接近于零。当网络层数较多时，梯度在每一层的乘积运算中可能会不断衰减，导致浅层网络的梯度几乎为零，使得浅层参数无法得到有效的更新。梯度消失问题会导致网络...
导数逐渐缩减为0，导致权值不更新，网络无法优化，为梯度消失。
其中,梯度剪裁和梯度归一化是常用的方法之一。梯度剪裁通过设定梯度的最大值和最小值来减少梯度的大小,防止梯度爆炸的发生;而梯度归一化通过缩放梯度的大小来避免梯度消失。此外,残差连接、批标准化和参数初始化等方法也被广泛应用于解决梯度消失和梯度爆炸问题。 在本篇论文中,我们将探讨梯度消失和梯度爆炸问题的影响...
梯度消失问题是指 RNN 中的梯度随着时间向后传播而减小或消失的问题。发生这种情况是由于反向传播过程中梯度的重复相乘，这可能导致梯度呈指数下降。相反，当梯度在反向传播过程中不受控制地增长时，就会出现梯度爆炸问题。这两个问题都阻碍了 RNN 捕获长期依赖关系的能力，并使有效训练网络变得困难。另请阅读：深度神经...
人工神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题是指在网络训练过程中,梯度值变得非常小或非常大,导致网络参数无法正确更新,从而影响网络的训练效果。解决这些问题可以采取合适的激活函数、权重初始化方法、梯度裁剪、使用特定的网络结构等方法。
梯度消失和梯度爆炸两种情况产生的原因可以总结成2类原因:1.深层网络的结构;2.不合适的损失函数,比如Sigmoid函数。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下。 解决方案 1.预训练和微调 预训练:无监督逐层训练,每次训练一层隐藏点,训练时将上一层隐节点的输出作为输入,而本层隐节点的输出作为下一层...
相反地,梯度爆炸是指梯度在反向传播过程中不断累积放大,直至达到非常大的数值,导致模型参数的更新步长过大,进而使网络训练不稳定,容易陷入局部最优或者超出数值稳定范围(比如浮点数的最大值)。 解决方案: 针对梯度消失: 更换激活函数:避免使用如sigmoid和tanh这样的饱和激活函数,因为它们在两端区域的导数接近于零。转...
1、首先需要明确的是,RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数,各是各的梯度;而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享,最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和。
在反向传播的过程中，需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么会随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加，这就是梯度爆炸。同样，如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少，这就是梯度消失。梯度消失和梯度爆炸的根本原因在于反向传播训练法，属于先天...