梯度消失与梯度爆炸是深度学习领域中两个常见的反向传播问题。 梯度消失(Vanishing Gradient) 梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中,当计算梯度以更新权重时,梯度值随着层数的增加而迅速减小,最终趋近于零。这种情况会导致靠近输入层的权重更新变得非常缓慢,甚至几乎不更新,从而阻止网络从输入数据中学习有效的特征表...
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...
梯度爆炸 梯度爆炸是指在神经网络训练过程中,梯度值变得非常大,超出了网络的处理范围,导致权重更新变得不稳定甚至不收敛的现象。当梯度爆炸发生时,网络的权重更新可能会变得异常大,导致网络的参数值迅速膨胀…
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...
梯度消失和梯度爆炸问题是深度神经网络中常见的问题,指在模型训练中,梯度的大小会随着反向传播的层数增加或权重初始化方式等因素的改变而变得极小或极大。这些问题会导致模型训练不收敛或收敛缓慢,影响模型的有效性和精度。 为了解决这些问题,学术界和工业界提出了一系列方法。其中,梯度剪裁和梯度归一化是常用的方法之一...
梯度消失，权值更新接近0，激活函数代表sigmoid出现该问题，因为在sigmoid函数中x的值如果很大或者很小时导...
梯度消失 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,...
梯度爆炸(Exploding Gradient Problem): 相反地,梯度爆炸是指梯度在反向传播过程中不断累积放大,直至达到非常大的数值,导致模型参数的更新步长过大,进而使网络训练不稳定,容易陷入局部最优或者超出数值稳定范围(比如浮点数的最大值)。 解决方案: 针对梯度消失: ...
问:深度神经网络中的梯度消失/爆炸是什么? 答:梯度消失和爆炸,是吗?啊,让我把它画下来给你,伙计。想象一下训练深度神经网络。这就像用绳子拉着你的重物徒步旅行。当斜率很陡(高学习率)时,权重会爆炸,失去控制。现在,这就是我们所说的梯度爆炸。可怕的东西!
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...