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)
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(explodinggradientproblem): 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于后面...
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...
It is argued, that Gated Units are easier to optimize not because they solve the vanishing gradient problem, but because they circumvent the emergence of large local gradients.doi:10.1016/j.ifacol.2020.12.1342Alexander RehmerAndreas KrollIFAC-PapersOnLine...
(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,会引起梯度爆炸问题。 (4)sigmoid时,消失和爆炸哪个更易发生? 量化分析梯度爆炸出现时a的树枝范围:因为sigmoid导数最大为1/4,故只有当abs(w)>4时才可能出现 由此计算出a的数值变化范围很小,仅仅在此窄范围内会出现梯度爆炸问...
A look at the problem of vanishing or exploding gradients: two of the common problems associated with training of deep neural networks using gradient-based learning methods and backpropagation
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): ...
Hello Stardust! Today we’ll see mathematical reason behind exploding and vanishing gradient problem but first let’s understand the problem in a nutshell.
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: ...
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...