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...
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...
Today we’ll see mathematical reason behind exploding and vanishing gradient problem but first let’s understand the problem in a nutshell. “Usually, when we train a Deep model using through backprop using Gradient Descent, we calculate the gradient of the output w.r.t to weight matr...
梯度消失(vanishing gradient)与梯度爆炸(exploding gradient)问题 ,则: 前面的层比后面的层梯度变化更小,故变化更慢,从而引起了梯度消失问题。 (3)梯度爆炸(exploding gradient problem): 当权值过大,前面层比后面层梯度变化更快,会引起梯度...,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...
Self-loops and gating units LSTM [3] GRU[4] The gates allow information to flow from inputs at any previous time steps to the end of the sequence more easily, partially addressing the vanishing gradient problem. 特殊的网络结构: special neural architectures, such as hierarchical RNNs (El ...
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): ...
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): ...
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...
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...
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 capsulecapsulecapsule 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。 从激活函数来看的话,sigmoidsigmoidsigmoid 的问题就比较大了,梯度消失就...