梯度弥散(Vanishing Gradient)和梯度爆炸(Exploding Gradient)是深度学习中常见的问题,主要发生在反向传播过程中。它们会影响模型的训练效率和收敛性能。 1. 定义 梯度弥散:在反向传播中,梯度随着网络层数的增加而逐渐减小,导致靠近输入层的权重更新缓慢甚至停滞。 梯度爆炸:与梯度弥散相反,梯度在反向传
梯度弥散:在深层神经网络中,梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小,以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新,使得模型难以学习到输入数据的复杂特征。 梯度爆炸:相对地,梯度爆炸是指梯度在反向传播过程中变得异常大,导致权重更新过度,从而造成模型参数极端不稳定,甚至数值溢出。这会...
最早期的神经网络往往都只有两三层,最大的瓶颈就在于梯度弥散; 2012年有了合理的参数初始化&提出 Relu激活函数后,成功“ 缓解 ”了该问题,深度的天花板第一次被打破; 但网络更深的时候,梯度弥散就会死灰复燃。这时候就需要identity mapping来第二次打破深度的天花板; BN因为在前馈的时候缩放了输入空间,而前馈时的...
梯度弥散的原因很大程度上来源于激活函数的“饱和”现象。在后向传播过程中,如果卷积核的输出落入激活函数的饱和区,其梯度将变得非常小,导致在传播过程中梯度幅度急剧减小。这会使浅层神经元的权重更新变得非常缓慢,影响模型的有效学习。 解决梯度弥散的方法有多种,包括使用ReLU等非线性激活函数、使用Batch Normalization...
简单地增加深度,会导致梯度弥散(梯度消失)或梯度爆炸。 梯度消失:随着深度增加,梯度急剧减小。梯度消失是指在反向传播过程中梯度逐渐降低到0导致参数不可学习的情况。最后几层可以改变,但前几层(靠近输入层的隐含层神经元)相对固定,变为浅层模型,不能有效地学习。很大程度上是来自于激活函数的饱和。
使用Batch Normalization:Batch Normalization可以通过对每一批数据进行归一化处理,使得每一层的输入分布更加稳定,从而缓解梯度弥散问题。 使用残差结构:残差结构通过引入跳跃连接,使得网络可以学习到输入和输出之间的残差,从而缓解梯度弥散问题。 三、Batch Size的影响 Batch Size是指在每次训练迭代中使用的样本数量。Batch ...
二、解决梯度弥散和消失方法一,初始化权重使用he_initialization 1、举例 如果我们看逻辑激活函数,当输入比较大,不管正负,将会饱和在0或1,这样梯度就是0,因此当反向传播开始,它几乎没有梯度传播回神经网络,所以就会导致只更改高的几层,低的几层不会变化,这就是为什么替代Relu函数的原因。
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而靠近输入层的hidden layer 梯度小,参数更新慢,几乎就和初始状态一样,随机分布。 这种现象就是梯度弥散(vanishing gradient problem)。 而在另一种情况中,前面layer的梯度通过训练变大,而后面layer的梯度指数级增大,这种现象又叫做梯度爆炸(exploding gradient problem)。
梯度弥散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的过程中,有一项Whh的k次方。这一项会出现问题。Whh>1会趋向无穷,梯度非常非常大(梯度爆炸)。Whh<1会趋向0,梯度非常非常小(梯度弥散)。到一定的值时梯度剧烈变化。 梯度爆炸的解决办法 设定阈值,当梯度大于某个数的时候,所取得梯度就不是梯度,取得是(梯度/它的模长)*k。