梯度消失的原因包括:激活函数选择不当、链式法则导致梯度逐层衰减、权重初始化过小和网络层数过多。梯度爆炸的原因包括:权重初始化过大、网络层数过多导致梯度累积增大和学习率设置过高。 梯度爆炸与梯度消失:原因、影响及解决方法 梯度爆炸与梯度消失的定义 梯度爆炸(Exploding Gradi...
产生梯度不稳定的根本原因是前面层上的梯度是来自后面层上梯度的乘积。当存在过多的层时,就会出现梯度不稳定场景,比如梯度消失和梯度爆炸。所以梯度消失和梯度爆炸属于梯度不稳定的范畴。 (2)梯度消失和梯度爆炸 BP算法基于梯度下降策略,以目标的负梯度方向对参数进行调整,计算梯度包含了是对激活函数进行求导,如果此部...
那么很容易得出当参数|θ|<1时,容易引发梯度消失。 梯度爆炸的原因: 当我们将w初始化为一个较大的值时,例如>10的值,那么从输出层到输入层每一层都会有一个s‘(zn)*wn的增倍,当s‘(zn)为0.25时s‘(zn)*wn>2.5,同梯度消失类似,当神经网络很深时,梯度呈指数级增长,最后到输入时,梯度将会非常大,我们会...
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 1. 循环神经网络 从深层网络角度来讲,不同的层学习的速度差异很大,表现为网络中靠近输出的层学习的情况很好,靠近输入的层学习的很慢,有时甚至训练了很久,前几层的权值和刚开始随机初始化的值差不多。因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,本...
梯度爆炸产生的原因: (1)隐藏层的层数太多; (2)权重初始化值过大。 1、为什么说隐藏层数过多会造成梯度消失或梯度爆炸? 从深层网络角度来讲,不同的层学习的速度差异很大,表现为网路中靠近输出的层学习的情况很好,靠近输入的层学习的很慢,有时甚至训练了很久,前基层的权值和刚开始随机初始化的值差不多。因此...
五.sigmoid激活函数与梯度消失(爆炸) 当用sigmoid做激活函数时,发生更多的是梯度消失。因为要发生梯度爆炸, 的绝对值必须大于1,由此计算出w的数值变化范围很小,仅仅在此窄范围内会出现梯度爆炸问题。 梯度消失和梯度爆炸的发生,根本原因是BP算法的先天缺陷。因为梯度值中包含多个因子的乘积,造成了不稳定性的累积。当...
总的来说,梯度消失和梯度爆炸问题的根本原因在于深度网络的层次结构和反向传播算法的工作机制。在反向传播过程中,误差梯度需要通过每一层传回到输入层,而每通过一层,都会与该层的权重梯度相乘。对于深度网络而言,这意味着梯度必须通过许多层的传播,导致梯度在传播过程中可能发生指数级的衰减或增长。为了解决这些问题,研...
在深度学习中,优化和泛化问题是两大关键挑战。特别是梯度消失和梯度爆炸问题,它们阻碍了深度神经网络的有效训练。梯度消失通常发生在深层网络和不合适的损失函数(如sigmoid)中,源于反向传播过程中的梯度传递衰减。解决方法包括使用ReLU等具有较大导数的激活函数,以及Inception网络中的多尺度卷积设计和辅助...
面试的时候,很多时候考官会问你一个问题,产生梯度消失或者梯度爆炸的原因是什么,而且这个问题一般伴随RNN相关内容. RNN这种网络结构,在语音识别,文本预测方面应用广泛,因为它能够处理这种长序列的信息.但是它的毛病在于它很健忘.举个例子,RNN 的输入序列是:蛋糕是我最爱,巴拉巴拉...,我们希望RNN的输出是蛋糕.但是输出...
当存在过多的层次时,就出现了内在本质上的不稳定场景,如梯度消失和梯度爆炸。(2)梯度消失(vanishing 梯度消失和梯度爆炸的原因 参考自:Neural Networks and Deep Learning(美)Michael Nielsen 著 梯度消失一般出现在远离输出层的 hide 层 原因: 梯度爆炸: 梯度爆炸和梯度消失称为不稳定梯度,梯度消失普遍存在。