梯度消失问题通常出现在使用一些特定的激活函数和优化算法时。一般情况下,当使用sigmoid或tanh等饱和型激活函数时,由于其导数在输入较大或较小时接近于零,反向传播过程中的导数相乘会导致梯度逐渐变小。此外,在多层网络中,由于链式法则的连乘操作,每一层都要乘以前面层的导数,进一步加剧了梯度消失问题。 梯度消失可能造...
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
梯度消失问题的根本原因在于激活函数的选择。在深度神经网络中,常用的激活函数有sigmoid函数和tanh函数。这两种函数在输入较大或者较小的情况下,梯度都会趋近于零,从而导致梯度消失问题的出现。另外,网络的深度也会加剧梯度消失问题。随着网络层数的增加,梯度会逐渐缩小,最终趋近于零。 梯度消失问题对深度神经网络的训练和...
百度试题 结果1 题目以下哪种技术用于解决梯度消失问题? A. 增加学习率 B. 使用ReLU激活函数 C. 减少网络层数 D. 使用Sigmoid激活函数 相关知识点: 试题来源: 解析 B
这样我们就能够采用反向传播方法来完成梯度的更新,但是这样的反向传播会带了一个问题,就是梯度消失问题(gradient vanishing problem)。 1. 什么是梯度消失问题? 以下面的神经网络为例子,我们采用3个隐藏层的全联接神经网络 定义第l层的第jth个神经元上的误差δjl作为神经元的梯度作为衡量: ...
在深度学习中，梯度消失问题是一种常见的挑战，尤其在深层神经网络中，由于反向传播过程中，梯度随着网络层数增加而逐层缩小，可能导致底层神经元的权重更新极其缓慢或几乎停滞。这使得深层网络的学习效率大打折扣，无法充分利用网络的潜力。梯度消失主要有两方面因素引起：一是sigmoid、tanh等饱和型激活函数，它们在输入...
什么导致了梯度消失问题?神经网络中的梯度不稳定性 在更加复杂网络中的不稳定性梯度 其他深度学习的障碍 6、深度学习 那么,在我们训练深度网络时究竟哪里出了问题? 为了回答这个问题,让我们重新看看使用单一隐藏层的神经网络示例。这里我们也是用MNIST 数字分类问题作为研究和实验的对象。
百度试题 结果1 题目针对深度学习的梯度消失问题,哪种因素可能是无效的? A. 减少输入层词嵌入向量维度 B. 减少网络深度 C. 增大学习率 D. 添加shortcut(skip) connection 相关知识点: 试题来源: 解析 A