既不发生梯度爆炸也不发生梯度消失,也就是当这个值正好为1。 对于矩阵而言,需要关注矩阵的最大奇异值,如果最大奇异值大于1,会发生梯度爆炸;如果最大奇异值小于1,会发生梯度消失。 防止因使用循环神经网络RNN带来的梯度消失与梯度爆炸问题: 1.设置梯度剪切阈值(gradient clipping threshold),一旦梯度超过该值,直接设置...
深度学习—梯度消失与梯度爆炸问题梯度消失与梯度爆炸问题来源于网络的反向传播。 以sigmoid激活函数为例,其函数图像成一个S型,如下所示,它会将正无穷到负无穷的数映射到0~1之间...,这种现象为梯度爆炸。它会导致网络权重大幅更新,使得网络不稳定。极端情况下,权值非常大以至溢出,会出现NaN值。
这里每个输入输入的就是一层神经网络梯度爆炸: 同样,在RNN也会可能发生梯度爆炸的问题,不过这种情况相对梯度消失来说更为少见。 并且如果发生梯度爆炸,我们可以通过数据产生的NaN来进行判断,并通过gradient clipping来解决(rescaling 深度学习 《梯度消失和梯度爆炸》 一:梯度消失在深层网络中,一方面由于求导法则,计算越前...
Loss变为NaN要么是梯度爆炸或者梯度消失。下调负样本比例,多尝试一些,比如1:2, 1:5, 1:10 等等,...
①梯度爆炸 原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续 现象:观察log,注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大,最终超过了浮点型表示的范围,就变成了NaN。 措施: 1、数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN、L2 norm等); 2、更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方...
检查梯度,看是否爆炸或者消失: 添加梯度截断或者norm 检查是否除0:除数不能为0,如有0则加1e-13 ...
自己手写 loss function ,在临界值处改为线性函数,知乎链接:【PyTorch】梯度爆炸、loss在反向传播变为nan; 或者参考我下面的方案。 这里我观察了临界值,打了90分钟的print,发现我的问题出在target上。 我的target 计算公式,可能会得到 inf 的结果,导致无法正常的梯度下降。可以考虑: ...
2 梯度消失和梯度爆炸 2.1 梯度消失:使用sigmoid激活函数时候,当它的输入很大或是很小时,sigmoid函数就会很平坦,梯度很小。当反向传播通过许多层时,只有通过sigmoid函数的输入接近于零,才能取得好的结果,否则整个乘积的梯度可能会消失。因此,更稳定的ReLU系列函数已经成为默认选择。
前言训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况:遇到这样的现象,通常有以下几个原因导致:梯度爆炸造成Loss爆炸原因很简单,学习率较高的情况下,直接影响到每次更新值的程度比较大,走的步伐因此也会大起来。如下图,过大的学习率会导致无法顺利地到达最低点,稍有不慎就会...