当梯度爆炸发生时,最后一个隐层梯度同样更新正常,但是向前传播的梯度累计过程中,浅层网络可能会产生剧烈的波动,从而导致训练下来的特征分布变化很大,同时输入的特征分布可能与震荡幅度不同,从而导致最后的损失存在极大的偏差。 梯度消失和梯度爆炸本质上是一样的,均因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。 1、技
梯度消失:梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层变得越来越小,导致模型参数无法有效更新,尤其是在长序列的训练中。它通常发生在传统的RNN中,因为没有机制来有效地保存和传递长期记忆。梯度-->0梯度爆炸:梯度爆炸是指在反向传播过程中,梯度逐层累积,变得非常大,导致模型参数更新过大,进而影响网络的稳定性。梯度爆炸...
解决方法包括:使用ReLU激活函数、Batch Normalization、残差结构(ResNet)、梯度裁剪、合理初始化权重。 1. 现象判断:梯度消失常发生在使用sigmoid/tanh等饱和激活函数时,反向传播链式法则导致连乘积趋近零;梯度爆炸常见于深度网络且权重初始化过大时,梯度指数级增长。2. 方法分析: - ReLU系列函数:在正区间导数为1,...
因此,梯度消失、爆炸,其根本原因在于反向传播训练法则,属于先天不足,另外多说一句,Hinton提出capsule的原因就是为了彻底抛弃反向传播,如果真能大范围普及,那真是一个革命。 2.激活函数角度 其实也注意到了,上文中提到计算权值更新信息的时候需要计算前层偏导信息,因此如果激活函数选择不合适,比如使用sigmoid,梯度消失就...
梯度消失问题在深度神经网络中尤为严重，因为梯度需要通过更多的层次进行传播。在循环神经网络（RNN）中，梯度消失问题可能导致网络难以捕捉长期依赖关系，即模型难以记住较早的信息。而梯度爆炸则与梯度消失相反，是指在网络反向传播过程中，由于链式求导法则的累乘效应，当每一层梯度都大于1时，某些参数的梯度会变得非常...
后者叫做梯度爆炸,梯度爆炸会导致权重更新过大,使得网络在训练过程中跳过最优解,无法收敛。 1. 可能导致梯度消失/爆炸的原因 激活函数的选择 常用的sigmoid和tanh激活函数的梯度小于1,尤其是sigmoid函数其导数最大为0.25。在深度网络中,经过多个层的反向传播后,梯度会乘以这些小的导数值,导致梯度指数级减小。
一、梯度消失 原因 1. 激活函数 2. 循环神经网络 二、梯度消失 解决 1. 激活函数 Relu、leakrelu、elu等 2. Inception网络 3. 门控机制 LSTM 三、梯度爆炸 原因 1. 循环神经网络 四、梯度爆炸 解决 1. 激活函数 Relu、leakrelu、elu等 2. 长短期记忆网络 3. 梯度截断 4. 权重衰减 五、其他策略进行优...
以下是一些常见导致梯度消失问题的原因: 1. 激活函数选择不当: 一些常用的激活函数(如sigmoid、tanh)在输入值接近饱和区域时具有很小的斜率(求导很小)或者使用了饱和函数(如Relu系列)。activation.md 梯度爆炸:如果模型的权重初始化过大或者学习率设置过高,在反向传播过程中可能出现梯度爆炸的情况。由于ReLU在正区间上...
梯度爆炸也可能是因为网络层权重初始化不当引起。 激活函数选择不合适也可能引发梯度爆炸。当使用的激活函数导数过大时容易出现这种情况。深层网络的层数过多会增加梯度爆炸风险。梯度爆炸使得模型难以收敛到最优解。模型可能会在训练过程中“跑飞”。对于梯度消失,可通过选用合适激活函数来缓解。ReLU函数能在一定程度上...
答:第一个问题相对简单,由于反向传播过程中,前面网络权重的偏导数的计算是逐渐从后往前累乘的,如果使用 [公式] 激活函数的话,由于导数小于一,因此累乘会逐渐变小,导致梯度消失,前面的网络层权重更新变慢;如果权重 [公式] 本身比较大,累乘会导致前面网络的参数偏导数变大,产生数值上溢。因为 sigmoid 导数最大为1...