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...
梯度下降(Gradient descent) 梯度下降算法的定位 梯度下降算法是一种求解局部最小值的算法,在线性模型和非线性模型中都可以用。 在用某个模型对数据进行拟合时,会用损失函数(或者叫错误函数等等)去评估拟合的准确性,这个时候往往要找到损失函数的最小值,即求出达到最佳拟合效果时各参数的值。求函数的最小值时往往...
(2)梯度消失(vanishing gradient problem): 原因:例如三个隐层、单神经元网络: 则可以得到: 然而,sigmoid方程的导数曲线为: 可以看到,sigmoid导数的最大值为1/4,通常abs(w)<1,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...
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: sigmoid导数σ'的最大值...
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): ...
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...
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...
梯度消亡(Gradient Vanishing)和梯度爆炸(Gradient Exploding),当gradient<1时产生梯度消失,gradient>1产生梯度爆炸,定义、产生原因都类似。
Hello Stardust! Today we’ll see mathematical reason behind exploding and vanishing gradient problem but first let’s understand the problem in a nutshell.
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],这里就不再进行过多的介绍,知乎上有很多文章都有详细的解释。 1.1 实验改进 简单来说,神经网络由如下部分组成: 网络的参数(尤其是初始化); ...