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
百度试题 结果1 题目什么是深度学习中的梯度消失问题? A. 梯度变得非常大 B. 梯度变得非常小 C. 梯度变得不稳定 D. 梯度变得不准确 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
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...
由于梯度消失问题,网络的早期层无法有效学习和提取输入数据的有用信息。即使后面的层能够正常学习,整个网络的学习效果仍然会受到早期层的影响,导致模型最终的表现不佳,预测准确率低,泛化能力差。 4. 深层网络的有效深度受限 梯度消失问题限制了深层网络的有效深度。即使网络的层数很多,但由于早期层无法有效学习,实际上这...
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...
在深度学习中,什么是“梯度消失”问题?()A.梯度值过大,导致模型不收敛B.梯度值过小,导致模型不收敛C.梯度值为零,导致模型不更新D.梯度值为负,导致模型不更新点击查看答案&解析 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题在深度学习中,什么是“梯度下降算法”?() A.数据的线性变换B.数据的非线性...
针对梯度消失: 更换激活函数:避免使用如sigmoid和tanh这样的饱和激活函数,因为它们在两端区域的导数接近于零。转而使用ReLU(Rectified Linear Unit)及其变种,如Leaky ReLU、PReLU等,这些激活函数在正区间内保持恒定的梯度,解决了梯度消失的问题。 权重初始化策略:采用合理的初始化方法,例如He初始化或Xavier初始化,这两种...
梯度消失会造成权值更新缓慢，模型训练难度增加。造成梯度消失的一个原因是，许多激活函数将输出值挤压在很...