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...
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。
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,详见之后的文章。 说明2:建议先看该文[1]的第1节,避免概念理解上的偏差。 1. 梯度消失和梯度爆炸的特征表现 简单来说, 梯度消失就是ΔW≈...
- 使用批标准化（Batch Normalization）：批标准化可以使得网络输入的分布更加稳定，有助于减少梯度消失的问题。梯度爆炸问题：梯度爆炸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大，最终变得非常大。这会导致网络的参数更新过于剧烈，使得网络无法收敛或者收敛速度非常慢。梯度爆炸问题的主要原因有 - 权重初...
梯度爆炸会伴随一些细微的信号,如:①模型不稳定,导致更新过程中的损失出现显著变化;②训练过程中,在极端情况下,权重的值变得非常大,以至于溢出,导致模型损失变成 NaN等等。 根本原因:1)隐藏层的层数过多;2)激活函数不合适;3)初始权重过大; 3.1 从深层网络的BP(反向传播原理)解释梯度消失和梯度爆炸 ...
在深度学习中,梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题。 梯度消失是指在进行反向传播时,梯度会随着层数的增加而指数级地减小,直到几乎消失,导致深层的神经网络参数无法有效更新。这主要是因为使用了像sigmoid和tanh这样的激活函数,它们在输入值较大或较小的情况下,梯度值接近于0。
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) 梯度裁剪主要是针对梯度爆炸提出。其思想也比较简单,训练时候设置一个阈值,梯度更新的时候,如果梯度超过阈值,那么就将梯度强制限制在该范围内,这时可以防止梯度爆炸。
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梯度消失和梯度爆炸 1.梯度消失和梯度爆炸 目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想,即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式,指导深度网络权值的更新优化。这样做是有一定原因的,首先,深层网络由许多非线性层堆叠而来,每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f(x) (非线性来自于非线性激活函数),...
关于梯度消失和梯度爆炸，那些你不知道的事！一、梯度消失 1. 什么是梯度消失？梯度消失是指在神经网络...