当梯度爆炸发生时,最后一个隐层梯度同样更新正常,但是向前传播的梯度累计过程中,浅层网络可能会产生剧烈的波动,从而导致训练下来的特征分布变化很大,同时输入的特征分布可能与震荡幅度不同,从而导致最后的损失存在极大的偏差。 梯度消失和梯度爆炸本质上是一样的,均因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。 1、技
在循环神经网络中，训练过程中在更少的先前时间步上进行更新（沿时间的截断反向传播，truncated Backpropagation through time）可以缓解梯度爆炸问题。 2. 使用 ReLU 激活函数 在深度多层感知机神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为激活函数，如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用 ReLU 激活函数可以减少梯度爆炸。
激活函数选择:选用具有较小饱和区域并且能够缓解梯度爆炸问题的激活函数(如ReLU、Leaky ReLU)。 梯度裁剪:通过限制梯度值的范围来防止其过大。一种常见做法是设置一个阈值,在反向传播过程中对超出阈值范围的梯度进行裁剪。 调整学习率:降低学习率可以减轻梯度爆炸现象。可以逐步减小学习率或者使用自适应优化算法(如Adam、...
Batch Normalization可以用于解决梯度消失和梯度爆炸问题,也包括原论文里提到的内部协方差转移(Internal Covariate Shift),所以本文章先整理了一些梯度消失和梯度爆炸以及内部协方差转移出现的原理,然后再进行Batch Normalization原理的解析。 1.1梯度消失和梯度爆炸 在一些论文(比如resnet那篇)和技术书籍中,Batch Normalization...
一、梯度消失与梯度爆炸的定义与特点 梯度消失，是指在网络反向传播过程中，由于链式求导法则的累积效应，当每一层的梯度都小于1时，会出现某些参数的梯度变得非常小的现象。这导致在更新这些梯度时，参数值几乎不发生变化，从而使得网络训练停滞，模型无法继续优化。梯度消失问题在深度神经网络中尤为严重，因为梯度需要...
1.梯度剪切、正则 梯度剪切又叫梯度截断,是防止梯度爆炸的一种方法,其思想是设置一个梯度剪切阈值,更新梯度的时候,如果梯度超过这个阈值,那就将其强制限制在这个范围之内。 梯度截断的方式有2种: 按值截断:在第t次迭代时,梯度为g_t,给定一个区间[a,b],如果一个参数的梯度小于a时,就将其设为a;如果大于b时...
梯度消失是指在进行反向传播时,梯度会随着层数的增加而指数级地减小,直到几乎消失,导致深层的神经网络参数无法有效更新。这主要是因为使用了像sigmoid和tanh这样的激活函数,它们在输入值较大或较小的情况下,梯度值接近于0。 梯度爆炸与梯度消失相反,是指梯度随着层数的增加而指数级地增大,导致网络参数更新过大,使得网...
b. 方案2-梯度剪切、正则化 c. 方案3-relu、leakrelu、elu等激活函数 解决方案4-batchnorm/批规范化 解决方案5-残差结构 解决方案6-LSTM 梯度消失与梯度爆炸其实差不多,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。那么如何解决这种情况呢?
批量归一化能够通过归一化每个小批量数据来加速训练进程并减少梯度消失现象。引入残差网络通过跳跃连接，允许梯度直接流过某些层，从而减轻梯度消失的影响。梯度爆炸是指在神经网络训练中，梯度在反向传播时可能变得极大，导致权重更新超出控制，使网络无法收敛或训练失败。激活函数选择不当是主要因素之一，例如sigmoid激活函数...
梯度弥散:在深层神经网络中,梯度弥散是指在反向传播过程中梯度逐渐变小,以至于在网络的较浅层梯度接近于零。这导致网络的这些层的权重几乎不更新,使得模型难以学习到输入数据的复杂特征。 梯度爆炸:相对地,梯度爆炸是指梯度在反向传播过程中变得异常大,导致权重更新过度,从而造成模型参数极端不稳定,甚至数值溢出。这会...