因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,本质在于方法问题 二、梯度消失 解决 1. 激活函数 Relu、leakrelu、elu等 在深度神经网络中,减轻梯度消失问题的方法有很多种.一种简单有效的方式是使用导数比较大的激活函数,比如ReLU等. 相比于Sigmoid型函数的两端饱和,ReLU函数为左饱和函数, 且在 > 0 时导数...
其实也注意到了,上文中提到计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息,因此如果激活函数选择不合适,比如使用sigmoid,梯度消失就会很明显了,原因看下图,左图是sigmoid的损失函数图,右边是其倒数的图像,如果使用sigmoid作为损失函数,其梯度是不可能超过0.25的,这样经过链式求导之后,很容易发生梯度消失,sigmoid函数数学表达...
(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...
梯度消失、爆炸主要是由两个方面的原因导致的 1.深层网络角度 如果上一层梯度大于1,那么层数增多的时候,最终的求出的梯度更新将以指数形式增加,即发生梯度爆炸,如果上一层梯度小于1,那么随着层数增多,求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减,即发生了梯度消失。 2.激活函数角度 如果使用sigmoid作为损失函数,其梯度是...
首先,梯度消失或梯度爆炸 其次,训练缓慢 第三,训练参数大于训练集的风险 梯度消失的原因: 生物神经元似乎是用 Sigmoid(S 型)激活函数活动的,因此研究人员在很长一段时间内坚持 Sigmoid 函数。但事实证明,Relu 激活函数通常在 ANN 工作得更好。这是生物研究误导的例子之一。
总的来说,梯度消失和梯度爆炸问题的根本原因在于深度网络的层次结构和反向传播算法的工作机制。在反向传播过程中,误差梯度需要通过每一层传回到输入层,而每通过一层,都会与该层的权重梯度相乘。对于深度网络而言,这意味着梯度必须通过许多层的传播,导致梯度在传播过程中可能发生指数级的衰减或增长。为了解决这些问题,研...
一、梯度不稳定问题: 什么是梯度不稳定问题:深度神经网络中的梯度不稳定性,前面层中的梯度或会消失,或会爆炸。 原因:前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时,就出现了内在本质上的不稳定场景,如梯度消失和梯度爆炸。 Top~~ ...
首先，梯度消失与爆炸的根源在于深度神经网络和反向传播机制。深层网络的复杂性导致了反向传播过程中梯度信息的衰减或膨胀。优化神经网络的目标在于找到参数使其损失函数达到极小值点，梯度下降法是常用策略。深层网络由多层非线性函数堆叠而成，每一层的梯度计算是链式求导的结果。梯度消失通常发生在深层网络中...