梯度消失的原因包括:激活函数选择不当、链式法则导致梯度逐层衰减、权重初始化过小和网络层数过多。梯度爆炸的原因包括:权重初始化过大、网络层数过多导致梯度累积增大和学习率设置过高。 梯度爆炸与梯度消失:原因、影响及解决方法 梯度爆炸与梯度消失的定义 梯度爆炸(Exploding Gradi...
产生梯度不稳定的根本原因是前面层上的梯度是来自后面层上梯度的乘积。当存在过多的层时,就会出现梯度不稳定场景,比如梯度消失和梯度爆炸。所以梯度消失和梯度爆炸属于梯度不稳定的范畴。 (2)梯度消失和梯度爆炸 BP算法基于梯度下降策略,以目标的负梯度方向对参数进行调整,计算梯度包含了是对激活函数进行求导,如果此部...
(1)隐藏层的层数过多; (2)采用了不合适的激活函数(更容易产生梯度消失,但是也有可能产生梯度爆炸) 梯度爆炸产生的原因: (1)隐藏层的层数太多; (2)权重初始化值过大。 1、为什么说隐藏层数过多会造成梯度消失或梯度爆炸? 从深层网络角度来讲,不同的层学习的速度差异很大,表现为网路中靠近输出的层学习的情况...
梯度饱和会导致一系列问题,最主要的是梯度消失问题。梯度消失是指在神经网络的反向传播过程中,由于激活函数的梯度接近于零,造成梯度信息在多层网络中迅速衰减,使得网络中的权重更新变得非常缓慢,甚至停止更新,从而影响网络的学习效率和训练效果。为了解决梯度饱和和梯度消失问题,研究人员提出了非饱和激活函数,如 ReLU(Recti...
1、sigmoid梯度消失在生物学误导方面的启示? 2、梯度消失或者梯度爆炸,简单一点来讲就是层数太多,链式求梯度的时候连乘太多? 3、解决梯度消失或者梯度爆炸的常用方法? 二、梯度消失和梯度爆炸原因及其解决方案 回到顶部 一、总结 一句话总结: A)、当神经元层数变多时,链式法则求梯度会遇到很多个连乘,连乘多了,如果...
梯度爆炸的原因相同,只不过是发生在初始化权重很大的时候。当权重很大(比如10)时,根据前面推导,梯度爆炸是显而易见的。 五.sigmoid激活函数与梯度消失(爆炸) 当用sigmoid做激活函数时,发生更多的是梯度消失。因为要发生梯度爆炸, 的绝对值必须大于1,由此计算出w的数值变化范围很小,仅仅在此窄范围内会出现梯度爆炸...
weight权重导致的在神经网络中,由于要进行矩阵点乘,整个前向过程充斥着大量的乘法运算,当求某一层w的梯度 \frac{\partial L}{ \partial w} 时,由于链式法则,会将最后一层到该层之间的相关weight都乘起来。如…
在深度学习中，优化和泛化问题是两大关键挑战。特别是梯度消失和梯度爆炸问题，它们阻碍了深度神经网络的有效训练。梯度消失通常发生在深层网络和不合适的损失函数（如sigmoid）中，源于反向传播过程中的梯度传递衰减。解决方法包括使用ReLU等具有较大导数的激活函数，以及Inception网络中的多尺度卷积设计和辅助...
面试的时候,很多时候考官会问你一个问题,产生梯度消失或者梯度爆炸的原因是什么,而且这个问题一般伴随RNN相关内容. RNN这种网络结构,在语音识别,文本预测方面应用广泛,因为它能够处理这种长序列的信息.但是它的毛病在于它很健忘.举个例子,RNN 的输入序列是:蛋糕是我最爱,巴拉巴拉...,我们希望RNN的输出是蛋糕.但是输出...
采取反向传播的原因:首先,深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来,每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数(非线性来自于非线性**函数),因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数。 我们最终的目的是希望这个非线性函数很好的完...梯度消失和梯度爆炸 梯度消失和梯度爆炸 参考文献:https://mofan...