神经网络在进行反向传播时会对权重进行更新,所谓梯度消失就是靠近输入层的网络层得到的偏导数几乎为零,权重无法更新。 梯度爆炸 靠近输入层的网络层计算得出的偏导数过大导致权重更新为一个很大的值。 梯度消失、爆炸主要是由两个方面的原因导致的 1.深层网络角度 如果上一层梯度大于1,那么层数增多的时候,最终的求...
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...
因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,属于先天不足,另外多说一句,Hinton提出capsule的原因就是为了彻底抛弃反向传播,如果真能大范围普及,那真是一个革命。 2、激活函数角度 其实也注意到了,上文中提到计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息,因此如果激活函数选择不合适,比如使用sigmoid,梯度消失...
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...
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...
1. 什么是梯度消失与梯度爆炸 梯度爆炸不是个严重的问题,一般靠裁剪裁剪即可解决,关键要解决梯度消失的问题。 目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即通过链式法则将梯度反向传播,链式法则每一项都是该层参数*该层激活函数的导数(如果激活函数是sigmoid,那么其导数最大也就0.25,而w一般不会大于4的,所以对...
梯度爆炸与梯度消失 梯度不稳定问题 根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。当存在过多的层次时,就出现了内在本质上的不稳定场景。 梯度消失导致DNN的前面几层权值得不到更新,相当于对输入做同一映射,仍接近初始值,等价于浅层神经网络, 梯度消失 sigmoid导函数为负的二次曲线有最大值。 梯度爆炸...
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...
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...