梯度消失:梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层变得越来越小,导致模型参数无法有效更新,尤其是在长序列的训练中。它通常发生在传统的RNN中,因为没有机制来有效地保存和传递长期记忆。梯度-->0梯度爆炸:梯度爆炸是指在反向传播过程中,梯度逐层累积,变得非常大,导致模型参数更新过大,进而影响网络的稳定性。梯度爆炸...
当梯度爆炸发生时,最后一个隐层梯度同样更新正常,但是向前传播的梯度累计过程中,浅层网络可能会产生剧烈的波动,从而导致训练下来的特征分布变化很大,同时输入的特征分布可能与震荡幅度不同,从而导致最后的损失存在极大的偏差。 梯度消失和梯度爆炸本质上是一样的,均因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。
1.改变激活函数:ReLU及其变种(如Leaky ReLU、Parametric ReLU)在输入值为正时,梯度为1,因此不会出现梯度消失的问题。 2. 权重初始化:使用He初始化或Xavier初始化等方法,可以在训练开始时设置合适的初始权重,减少梯度消失和爆炸的可能性。 3.批量归一化(Batch Normalization):这种方法可以在每一层都对输入进行归一化...
3. 梯度消失和梯度爆炸的解决手段 3.1 权重初始化+激活函数 3.2 批量归一化(Batch Normalization) 4. 关于尺寸匹配的问题(含未解决的部分) 说明1:该文只从理论上说明了梯度消失、梯度爆炸及其解决方法,但代码方面却少有解释。原因在于当我用代码验证梯度爆炸或梯度消失时,出现了很多恼人的错误,期待以后能解决,详见...
梯度消失问题在深度神经网络中尤为严重，因为梯度需要通过更多的层次进行传播。在循环神经网络（RNN）中，梯度消失问题可能导致网络难以捕捉长期依赖关系，即模型难以记住较早的信息。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...
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...
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...
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的学习能力受限，难以捕捉到层次结构和复杂模式，影响模型的准确性和性能。相反，梯度爆炸指的是梯度在...
可以看到在经过100次乘法运算后,矩阵内的值发生了爆炸性增长,这就是梯度爆炸。这种情况其实是由于我们的参数初始化方法所导致的。 5.7.4 解决方法 解决梯度消失和梯度爆炸问题的方法很多,这里讲两种常见的方法,梯度裁剪和使用Relu函数。 梯度裁剪(正则化)