使用残差网络:通过引入残差连接,可以加深网络层数的同时缓解梯度消失问题,因为残差连接允许梯度直接跳过某些层进行传播。 梯度裁剪:在训练过程中限制梯度的最大绝对值,防止梯度爆炸的发生。 调整学习率:使用合适的学习率或采用学习率衰减策略,使训练过程更加稳定,减少梯度问题的发生。 优化算法选择:选择合适的优化算法,如...
解决的方法是: 梯度裁剪: 把沿梯度下降方向的步长限制在一个范围之内,计算出来的梯度的步长的范数大于这个阈值的话,就以这个范数为基准做归一化,使这个新的的梯度的范数等于这个阈值就行了。 梯度检查: 梯度计算很不稳定,使用梯度检查来检查梯度计算是否出了错误。 通过解析的梯度值与计算得到的梯度值进行对比计算相...
sigmoid函数的梯度随着x的增大或减小和消失,而ReLU不会。 2)、使用批规范化 通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0,方差为1保证网络的稳定性。从上述分析分可以看到,反向传播式子中有w的存在,所以w的大小影响了梯度的消失和爆炸,Batch Normalization 就是通过对每一层的输出规范为均值和方差一致的方法,消除...
长短时记忆模块(Long Short Term Memory,LSTM),是对RNN存在的梯度消失、梯度爆炸问题的一种优化模型。通过增加输入门限,遗忘门限和输出门限,使得自循环的权重是变化的,这样一来在模型参数固定的情况下,不同时刻的积分尺度可以动态改变,从而避免了梯度消失或者梯度膨胀的问题。 LSTM的三个门的作用:输入门决定何时让输...
梯度消失的解决办法 使用适当的激活函数:选择具有更好梯度传递性质的激活函数,如ReLU、Leaky ReLU等,可以缓解梯度消失问题。 使用合适的权重初始化方法:权重初始化时避免过大或过小,可以使用Xavier初始化、He初始化等方法来确保合适的权重范围。 使用批归一化(Batch Normalization):BatchNormalization的作用是通过规范化的...
解决的⽅法是：梯度裁剪：把沿梯度下降⽅向的步长限制在⼀个范围之内，计算出来的梯度的步长的范数⼤于这个阈值的话，就以这个范数为基准做归⼀化，使这个新的的梯度的范数等于这个阈值就⾏了。梯度检查：梯度计算很不稳定，使⽤梯度检查来检查梯度计算是否出了错误。通过解析的梯度值与计算得到的梯度值...
(3)还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法? 梯度裁剪gradient clipping,当BP时的梯度小于某个阈值或大于某个阈值时 ,直接裁剪,防止太小的梯度累乘带来的梯度消失或太大的梯度累乘带来的梯度爆炸。 改变激活函数,例如减少使用sigmoid、tanh这类激活函数,改成使用Relu、LeakRelu等。