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大。这导致在更新这些梯度时，参数变化过大，进而使得损失函数出现震荡现象。梯度爆炸问题在循环神经网络中较为常见，尤其是当网络处理较长序列时。二、梯度消失与梯度爆炸的区别与...
梯度爆炸的情况是:当初始的权值过大,靠近输入层的 hidden layer 1 的权值变化比靠近输出层的 hidden layer 3 的权值变化更快,就会引起梯度爆炸的问题。 2.2 梯度不稳定问题 在深度神经网络中的梯度是不稳定的,在靠近输入层的隐藏层中梯度或会消失,或会爆炸。这种不稳定性才是深度神经网络中基于梯度学习的根本问题。
梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐变小并最终接近于零。当网络层数较多时，梯度在每一层的乘积运算中可能会不断衰减，导致浅层网络的梯度几乎为零，使得浅层参数无法得到有效的更新。梯度消失问题会导致网络的学习能力受限，难以捕捉到层次结构和复杂模式，影响模型的准确性和性能。相反，梯度爆炸指的是梯度在...
理论上,一个神经网络越接近输入端的网络层越容易发生梯度消失/爆炸,这也就导致了靠近输入端的权重矩阵的更新ΔW过小/过大(除非调整学习率α,但这又会给靠近输出端的权重矩阵的更新带来问题)。这其中的原因(以及ΔW的计算)在下一节会详细阐释。 在此强调一下,神经网络中不同层的权重矩阵的梯度更新,即ΔW,是...
- 使用正则化方法：如L1、L2正则化可以减少网络的复杂度，从而减少梯度消失的问题。- 使用批标准化（Batch Normalization）：批标准化可以使得网络输入的分布更加稳定，有助于减少梯度消失的问题。梯度爆炸问题：梯度爆炸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大，最终变得非常大。这会导致网络的参数...
「梯度消失」:在第一种情况下,该项以指数速度快速变为零,这使得学习一些长周期依赖性变得困难,这个问题称为梯度消失。 「梯度爆炸」:在第二种情况下,该项以指数方式快速达到无穷大,并且由于过程不稳定,它们的值变为 NaN,这个问题称为梯度爆炸。 四 如何防止梯度爆炸和梯度消失 ...
梯度消失是指在进行反向传播时,梯度会随着层数的增加而指数级地减小,直到几乎消失,导致深层的神经网络参数无法有效更新。这主要是因为使用了像sigmoid和tanh这样的激活函数,它们在输入值较大或较小的情况下,梯度值接近于0。 梯度爆炸与梯度消失相反,是指梯度随着层数的增加而指数级地增大,导致网络参数更新过大,使得网...
可以看到在经过100次乘法运算后,矩阵内的值发生了爆炸性增长,这就是梯度爆炸。这种情况其实是由于我们的参数初始化方法所导致的。 5.7.4 解决方法 解决梯度消失和梯度爆炸问题的方法很多,这里讲两种常见的方法,梯度裁剪和使用Relu函数。 梯度裁剪(正则化)
梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，误差梯度随着从输出层向输入层的反向传播而迅速增大，最终变得非常巨大...
梯度消失 神经网络在进行反向传播时会对权重进行更新,所谓梯度消失就是靠近输入层的网络层得到的偏导数几乎为零,权重无法更新。 梯度爆炸 靠近输入层的网络层计算得出的偏导数过大导致权重更新为一个很大的值。 梯度消失、爆炸主要是由两个方面的原因导致的 1.深层网络角度 如果上一层梯度大于1,那么层数增多的时候,...