百度试题 结果1 题目在深度学习中,什么是“梯度消失”问题? A. 梯度变得非常大 B. 梯度变得非常小,导致学习缓慢或停止 C. 梯度不稳定 D. 梯度不连续 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
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...
梯度消失问题是指在深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐变小甚至消失，导致网络...
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...
什么是梯度消失或爆炸 根据反向传播算法和链式法则, 梯度的计算可以简化为以下公式: 其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间, 而一旦公式中的w也小于...
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...