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,另外多说一句,对于人来说,在大脑的思考机制里是没有反向传播的,Hinton提出capsule的原因就是为了彻底抛弃目前基于反向传播的深度学习算法,如果真能大范围普及,那真是一个革命。 2.2.激活函数角度 其实也注意到了,上文中提到计算权值更新信息的时...
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...
解决深度学习中梯度消失与爆炸问题的关键在于选择合适的损失函数、激活函数以及训练策略。预训练、正则化、激活函数选择、BatchNorm与残差结构等方法在实践中得到了广泛应用，有效提升了深度学习模型的训练效果与泛化能力。
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,另外多说一句,对于人来说,在大脑的思考机制里是没有反向传播的,Hinton提出capsule的原因就是为了彻底抛弃目前基于反向传播的深度学习算法,如果真能大范围普及,那真是一个革命。 2.2.激活函数角度 其实也注意到了,上文中提到计算权值更新信息的时...