在梯度下降中,随着算法反向反馈到前面几层,梯度会越来越小,最终,没有变化,这时或许还没有收敛到比较好的解,这就是梯度消失问题, 梯度爆炸或者消失!!! 1,神经网络损失函数非凸的损失函数,逐步的减小步长,或者叫动态调整学习率 2,梯度爆炸的解决,使用梯度截断法,Gradient Clipping 3,L1、L2正则化,使得W变小,进一...
选择合适的激活函数：激活函数的选择对于避免梯度消失和梯度爆炸至关重要。例如，ReLU激活函数在正数部分梯度恒等于1，这有助于避免梯度消失或梯度爆炸。其他如Leaky ReLU和ELU等激活函数也具有良好的性能。优化网络结构：对于循环神经网络，使用长短期记忆（LSTM）单元和相关的门类型神经元结构可以减少梯度爆炸问题。LSTM单...
通过引入残差连接(shortcut connection),使梯度在反向传播时可以直接跳过某些层,从而缓解梯度消失的现象。 梯度裁剪(Gradient Clipping): 针对LSTM等递归神经网络常用的一种技巧,通过在反向传播过程中对梯度进行裁剪,避免梯度过小或过大。 操作:当梯度的 L2 范数大于预定阈值时,对梯度进行缩放,使...
1.改变激活函数:ReLU及其变种(如Leaky ReLU、Parametric ReLU)在输入值为正时,梯度为1,因此不会出现梯度消失的问题。 2. 权重初始化:使用He初始化或Xavier初始化等方法,可以在训练开始时设置合适的初始权重,减少梯度消失和爆炸的可能性。 3.批量归一化(Batch Normalization):这种方法可以在每一层都对输入进行归一化...
梯度消失指的是在网络的深层结构中，梯度在反向传播过程中逐渐变小，最终变得非常接近于零。这会导致深层网络的参数无法得到有效更新，使得网络无法学习到有效的特征表示。梯度消失问题的主要原因有 - 激活函数的选择：某些激活函数（如sigmoid、tanh）在输入较大或较小的情况下，梯度会非常接近于零，从而导致梯度消失。
梯度消失是指在神经网络中，误差梯度（用于更新网络权重的重要信息）在从输出层向输入层传播时逐渐变小，...
梯度消失(vanishing gradients):指的是在训练过程中,梯度(偏导)过早接近于0的现象,导致(部分)参数一直不再更新,整体上表现得像损失函数收敛了,实际上网络尚未得到充分的训练。 梯度爆炸(exploding gradients):指的是在训练过程中,梯度(偏导)过大甚至为NAN(not a number)的现象,导致损失剧烈震荡,甚至发散(divergence...
在梯度下降中, 随着算法反向的反馈, 梯度会越来越小,最终没有变化,此时并没有收敛到比好的解,这就是梯度消失的问题。 梯度爆炸 梯度爆炸原理跟梯度消失一样,反向传播时,导数大于1,导致梯度增加。 解释: 梯度消失,好比你在往下走楼梯,楼梯的梯度很小,你感觉不到在下楼... 放在ml...