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...
造成梯度消失这种问题的原因是反向传播时如果网络很深的情况下梯度程指数型减少，导数逐渐缩减为0，导致权...
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...
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...
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(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: ...
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...
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...