总的来说,梯度消失和梯度爆炸的本质是一样的,即源于反向传播中梯度的累乘影响,从而导致了浅层网络的参数发生了变化微弱或者震荡较大的问题。 当梯度消失发生时,最后一个隐层梯度更新基本正常,但是越往前的隐层内更新越慢,甚至有可能会出现停滞,此时,多层深度神经网络可能会退化为浅层的神经网络(只有后面几层在学习...
可以看到,此时如果初始化的w如果大于1,假设是1.5,则此时y的值是1.5150*x,这个数会非常大,出现梯度爆炸;反之如果w是0.5,则150次幂后悔非常小,接近0,出现梯度消失。 3、解决方案 并没有很好的解决方案,只有相对比较好的缓和方案。 由于梯度爆炸和梯度消失都是由于初始化的值不太好引起的,故这里要对初始化的值下...
事实上,就是残差网络的出现导致了image net比赛的终结,自从残差提出后,几乎所有的深度网络都离不开残差的身影,相比较之前的几层,几十层的深度网络,在残差网络面前都不值一提,残差可以很轻松的构建几百层,一千多层的网络而不用担心梯度消失过快的问题,原因就在于残差的捷径(shortcut)部分。 残差结构说起残差的话...
在梯度下降中,随着算法反向反馈到前面几层,梯度会越来越小,最终,没有变化,这时或许还没有收敛到比较好的解,这就是梯度消失问题, 梯度爆炸或者消失!!! 1,神经网络损失函数非凸的损失函数,逐步的减小步长,或者叫动态调整学习率 2,梯度爆炸的解决,使用梯度截断法,Gradient Clipping 3,L1、L2正则化,使得W变小,进一...
使用批标准化(Batch Normalization):批标准化可以在训练过程中对每一层的输入进行标准化,从而提高网络的收敛速度并减少梯度消失和梯度爆炸问题。 梯度消梯度、爆炸对比原理和解决方案 梯度消失(Vanishing Gradient)和梯度爆炸(Exploding Gradient)问题确实具有相似之处,它们都与误差反向传播(Backpropagation)过程中的梯度有关...
梯度消失是指在深层神经网络的训练过程中,梯度在多层传递过程中逐渐变小,导致靠近输入层的网络层权重更新非常缓慢,甚至几乎不更新,从而影响模型的训练效果。梯度消失的原因主要有以下几点: 激活函数选择不当:例如,sigmoid函数在输入值较大或较小时,其导数趋近于0,导致梯度传递过程中逐渐消失。 网络深度过深:在深层网络...
梯度消失的主要原因是激活函数的导数值小。 看下边的sigmoid函数的导函数曲线: 如果z(激活函数之前的神经元输出)非常大或非常小,则导数将约为0。因此,当我们计算梯度并更新权重时,更改将变得非常小,模型将无法改善,这就是梯度消失问题。 针对激活函数导数特点,有以下两个造成梯度消失的因素: 隐藏层越多,网络越深...
而梯度爆炸则与梯度消失相反，是指在网络反向传播过程中，由于链式求导法则的累乘效应，当每一层梯度都大于1时，某些参数的梯度会变得非常大。这导致在更新这些梯度时，参数变化过大，进而使得损失函数出现震荡现象。梯度爆炸问题在循环神经网络中较为常见，尤其是当网络处理较长序列时。二、梯度消失与梯度爆炸的区别与...
ReLU(Rectified Linear Unit)及其变种:ReLU 激活函数的导数在正区间为1,不容易导致梯度消失。变种包括Leaky ReLU、Parametric ReLU (PReLU)、SELU等。 归一化技术: 优点:在提高模型收敛速度的同时,也在一定程度上缓解梯度消失问题。 残差网络(Residual Networks, ResNets): 通过引入残差连接(short...