1、梯度消失(vanishing gradient problem)、梯度爆炸(exploding gradient problem)原因 神经网络最终的目的是希望损失函数loss取得极小值。所以最终的问题就变成了一个寻找函数最小值的问题,在数学上,很自然的就会想到使用梯度下降(求导)来解决。 梯度消失、梯度爆炸其根本原因在于反向传播训练法则(BP算法):是指在使用梯...
随后再进入对Which Neural Net Architectures Give Rise to Exploding and Vanishing Gradients这篇文章的深入分析。 文章链接:https://arxiv.org/abs/1801.03744 1. 过往工作综述 梯度消失和梯度爆炸问题 (exploding and vanishing gradient problem, EVGP) ,最早是由 Sepp Hochreiter 在1991年提出[2],这里就不再进...
这么看来,梯度消失/爆炸(Vanishing/Exploding Gradient)的根本原因就是反向传播训练法则,这是先天不足,也就是系统误差导致的,如果Hinton提出的capsulecapsule能彻底替代反向传播并大范围普及,那将会是一个崭新的时代,那真是一个revolution。 从**函数来看的话,sigmoidsigmoid的问题就比较大了,梯度消失就会很明显,原因看下...
While exploding gradient is a manifestation of the instability of the underlying dynamical system, vanishing gradient results from a lossy system, properties that have been widely studied in the dynamical system literature. 在动力系统中,如果梯度爆炸,说明系统不稳定,梯度消失源于有损系统。 系统建模:从...
文章目录 一、梯度消失 1.1 定义 1.2 梯度消亡(Gradient Vanishing)前提 1.3 产生的原因 1.4 解决方案 二、梯度爆炸 2.1 解决方法 一、梯度消失 1.1 定义 神经⽹络靠输⼊端的⽹络层的系数逐渐不再随着训练⽽变化,或者 变化⾮常缓慢。随着⽹络层数增加,这个现象越发明显 1.2 梯度消亡(Gradient Vanishing)...
Vanishing and Exploding Gradients - Deep Learning Dictionary The vanishing gradient problem is a problem that occurs during neural network training regarding unstable gradients and is a result of the backpropagation algorithm used to calculate the gradients. During training, the gradient descent optimiz...
The first NaN shows up at the 33rd update, but the explosion started at the 31st update: The average gradient goes from tens (1e+01) to ten millions (1e+07) in one step, to (1e+21) or whatever this is called in the next, to a full-blown NaN. ...
Hello Stardust! Today we’ll see mathematical reason behind exploding and vanishing gradient problem but first let’s understand the problem in a nutshell.
神经网络中梯度不稳定的根本原因:在于前层上的梯度的计算来自于后层上梯度的乘积(链式法则)。当层数很多时,就容易出现不稳定。下边3个隐含层为例: 其b1的梯度为: 推导过程(参考):https://blog.csdn.net/junjun150013652/article/details/81274958 加入激活函数为sigmoid,则其导数如下图: ...
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。 (2)梯度消失(vanishing gradient problem): ...