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。
网络层之间的梯度(值大于 1.0)重复相乘导致的指数级增长会产生梯度爆炸。 梯度爆炸引发的问题 在深度多层感知机网络中,梯度爆炸会引起网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。 ……梯度爆炸导致学习过程不稳定。 ——《深度学习》,2016. 2.有何影响? 没找到可...
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、...
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。
在深度多层感知机网络中,梯度爆炸会导致网络不稳定,最好的结果是无法从训练数据中学习,最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。 梯度爆炸会使得学习不稳定; ——深度学习第282页 在循环神经网络(RNN)中,梯度爆炸会导致网络不稳定,使得网络无法从训练数据中得到很好的学习,最好的结果是网络不能在长输入数据序列...
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...
一、梯度爆炸的原因 权重初始化不当权重初始化是神经网络训练的重要步骤之一。如果权重初始化过大，那么在反向传播过程中，梯度的计算会受到很大的影响，容易导致梯度爆炸。例如，如果权重由标准正态分布初始化，其期望数量级为1，那么在多层传播后，梯度值可能会变得非常大。网络层数过多在深层神经网络中，由于链式法则...
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...
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...
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...