2.2 梯度爆炸 :当模型中有无数矩阵乘积时,产生的数非常大,就容易出现梯度爆炸,当这种情况是由于深度网络的初始化所导致时,没有机会让梯度下降优化器收敛。防止梯度爆炸,可以从初始化参数和减少神经网络深度考虑。 梯度爆炸解决方法: 1、更换网络,如RNN更换GRU和LSTM 2、梯度剪切,梯度超过设定的值,就等于设定的值。
在使用BP神经网络时,一种常见的错误是梯度消失或梯度爆炸。这主要是由于在反向传播过程中,梯度可能会在传递过程中逐渐消失或变得非常大,这会使得权重更新无法正确进行。为了解决这个问题,我们需要确保我们使用的激活函数具有非零的梯度,例如Sigmoid或ReLU。另一个在Encog库中可能出现的问题是过拟合。过拟合是指模型在训...
● 采用归一化(BN,LN,) 2 梯度消失 2.1 什么是梯度消失? 在反向传播过程中使用的是链式求导法则,如果每一层偏导数都小于1,那么连乘起来将变得更小,误差梯度趋近于0,就会造成梯度消失。 1.2 梯度消失的影响 梯度消失会导致模型权重不更新,会造成模型无法学习。 1.3 缓解梯度消失的方法 ● 减短时间步长(RNNs) ...
梯度消失和梯度爆炸是指在深度神经网络中,通过反向传播算法计算梯度用于更新参数。梯度消失是指在深层网络中,由于链式法则的连乘,导致梯度逐渐变小,从而导致较早层的参数更新非常缓慢,导致这些层的权重几乎没有更新。梯度爆炸是指梯度变得非常大,导致参数更新过程不稳定。这两个问题会影响深层神经网络的训练效果。解决这些...
梯度消散和梯度爆炸本质上是一样的,都是因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。Sigmoid激活函数最容易产生梯度消散,这是由于它的函数特性决定的。 解决办法 改换激活函数,使用relu、LeakyRelu、ELU等激活函数可以改善梯度消散或爆炸问题。relu导数的正数部分恒等于1,所以不会产生梯度消失和梯度爆炸。
1.2.防止过拟合的方法 1.3.防止欠拟合的方法 2.梯度消失和梯度爆炸 2.1 梯度消失(vanishing)和梯度爆炸(explosion)的概念 2.2随机初始化模型参数 2.3 考虑环境因素 1.过拟合和欠拟合 1.1过拟合和欠拟合的概念 1.1.1 训练误差和泛化误差 顾名思义,训练误差是指模型在训练集上的误差,而泛化误差是指模型在任意一个...
过拟合与梯度消失 过拟合 现象: 在训练集上表现效果非常好,但是在验证集上效果下降。在训练集上的误差越来越小并趋于稳定,在验证集上的误差先减小后增大。 原因: 精确学习到了训练集上的特征,但是实际数据与训练集数据存在差距。 解决方法: 1.添加L1/L2正则化:引入模型的复杂度,模型越复杂,则正则化项越大,...
对于过拟合问题，我们可以通过正则化、增加训练数据量、或者使用更复杂的模型结构来缓解。梯度消失和梯度爆炸是深度学习训练过程中的两个重要问题。梯度消失通常发生在使用sigmoid激活函数的网络中，当网络深度增加时，梯度可能会变得非常小，导致权重更新量微乎其微，从而阻碍模型的训练。解决梯度消失问题的一...
梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况,两种情况下梯度消失经常出现,一是在深层网络中,二是采用了不合适的损失函数,比如sigmoid。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,下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的原因。 (一)深层网络: 图中是一个四层的全连接网络,假设每一层网络激活后的输出为 ...
动手学深度学习之Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶,动手学深度学习之Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶