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...
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,梯度消失就会很明显了,原因看下图,如果使用sigmoid作为激活函数,其梯度是不可能超过0.25的,这样经过链式求导之后,很容易发生梯度消失,sigmoid函数数学表达式为:sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} 同...
选择合适的激活函数：激活函数的选择对于避免梯度消失和梯度爆炸至关重要。例如，ReLU激活函数在正数部分梯度恒等于1，这有助于避免梯度消失或梯度爆炸。其他如Leaky ReLU和ELU等激活函数也具有良好的性能。优化网络结构：对于循环神经网络，使用长短期记忆（LSTM）单元和相关的门类型神经元结构可以减少梯度爆炸问题。LSTM单...
梯度消失是指在神经网络中，误差梯度（用于更新网络权重的重要信息）在从输出层向输入层传播时逐渐变小，...
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...
梯度消失指的是在网络的深层结构中，梯度在反向传播过程中逐渐变小，最终变得非常接近于零。这会导致深层网络的参数无法得到有效更新，使得网络无法学习到有效的特征表示。梯度消失问题的主要原因有 - 激活函数的选择：某些激活函数（如sigmoid、tanh）在输入较大或较小的情况下，梯度会非常接近于零，从而导致梯度消失。
梯度消失(vanishing gradients):指的是在训练过程中,梯度(偏导)过早接近于0的现象,导致(部分)参数一直不再更新,整体上表现得像损失函数收敛了,实际上网络尚未得到充分的训练。 梯度爆炸(exploding gradients):指的是在训练过程中,梯度(偏导)过大甚至为NAN(not a number)的现象,导致损失剧烈震荡,甚至发散(divergence...
针对梯度消失问题，可以采取以下策略：使用ReLU等非饱和型激活函数：ReLU函数在正区间上的梯度恒为1，有效避免了梯度消失问题。使用Batch Normalization：通过归一化每层的输入，有助于缓解梯度消失问题。使用残差连接（Residual Connection）：引入跳跃连接，使得网络可以学习残差，从而更容易训练深层网络。二、梯度爆炸问题及...