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.如果在迭代的100轮以内,出现NaN,一般情况下的原因是因为你的学习率过高,需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止,一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决)...
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: ...
nano的时候也出现过相似的问题，在本地windows系统上跑的代码acc很高，在jetson nano上损失一直为nan，...
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。
梯度消失和梯度爆炸是深度学习训练过程中的两个重要问题。梯度消失通常发生在使用sigmoid激活函数的网络中，当网络深度增加时，梯度可能会变得非常小，导致权重更新量微乎其微，从而阻碍模型的训练。解决梯度消失问题的一种常用方法是使用ReLU激活函数或其他非线性函数，因为它们在零点附近的导数非零，有助于...