在平时运用中,RNN比较深,使得梯度爆炸或者梯度消失问题会比较明显。 5、解决梯度爆炸和梯度消失的方案 1)采使用ReLu激活函数 面对梯度消失问题,可以采用ReLu作为激活函数,下图为ReLu函数: ReLU函数在定义域大于0部分的导数恒等于1,这样可以解决梯度消失的问题,(虽然恒等于1很容易发生梯度爆炸的情况,但可通过设置适当的...
趋近与0是一个道理。同理当 很大时 就会趋近于无穷,这就是RNN中梯度消失和爆炸的原因。 至于怎么避免这种现象,让我在看看 梯度消失和爆炸的根本原因就是 这一坨,要消除这种情况就需要把这一坨在求偏导的过程中去掉,至于怎么去掉,一种办法就是使 另一种办法就是使 。其实这就是LSTM做的事情。 LSTM如何解决梯...
{x}}} 梯度消失和爆炸的根本原因就是 \prod_{j=k+1}^{t}{\frac{\partial{S_{j}}}{\partial{S_{j-1}}} 这一坨,要消除这种情况就需要把这一坨在求偏导的过程中去掉,至于怎么去掉,一种办法就是使 {\frac{\partial{S_{j}}}{\partial{S_{j-1}}}\approx1 另一种办法就是使 {\frac{\part...
产生消失的梯度问题的原因 注:实际上就是梯度计算过程中,w值和**函数的导数值相乘大于1或者小于1的问题,如果是大于1,那么经历过很多个隐藏层梯度就会越来越大,即梯度爆炸,如果是小于1当然就是梯度消失啦!!! 所以w初始化大,w值和**函数的导数值相乘可能越来越大,造成梯度爆炸。 所以w初始化小,w值和**函数...
在平时运用中,RNN比较深,使得梯度爆炸或者梯度消失问题会比较明显。 5、解决梯度爆炸和梯度消失的方案 1)采使用ReLu激活函数 面对梯度消失问题,可以采用ReLu作为激活函数,下图为ReLu函数: ReLU函数在定义域大于0部分的导数恒等于1,这样可以解决梯度消失的问题,(虽然恒等于1很容易发生梯度爆炸的情况,但可通过设置适当的...
4、梯度爆炸和梯度消失的原因 激活函数tanh和它的导数图像如下: 由上图可知当激活函数是tanh函数时,tanh函数的导数最大值为1,又不可能一直都取1这种情况,实际上这种情况很少出现,那么也就是说,大部分都是小于1的数在做累乘,若当t很大的时候,∏tj=k−1tanh′W∏j=k−1ttanh′W中的∏tj=k−1tanh′∏...