说明1:该文只从理论上说明了梯度消失、梯度爆炸及其解决方法,但代码方面却少有解释。原因在于当我用代码验证梯度爆炸或梯度消失时,出现了很多恼人的错误,期待以后能解决,详见之后的文章。 说明2:建议先看该文[1]的第1节,避免概念理解上的偏差。 1.梯度消失和梯度爆炸的特征表现 简单来说, 梯度消失就是ΔW≈0...
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。
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.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...
- 使用梯度裁剪（Gradient Clipping）：梯度裁剪可以限制梯度的大小，防止梯度爆炸。- 使用适当的优化算法：一些优化算法（如Adam、RMSprop）可以自适应地调整学习率，从而减少梯度爆炸的问题。总结 综上所述，深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题都会导致网络训练过程中的梯度无法有效传播或者传播过于剧烈，从而影响网络...
梯度消失问题是指 RNN 中的梯度随着时间向后传播而减小或消失的问题。发生这种情况是由于反向传播过程中梯度的重复相乘，这可能导致梯度呈指数下降。相反，当梯度在反向传播过程中不受控制地增长时，就会出现梯度爆炸问题。这两个问题都阻碍了 RNN 捕获长期依赖关系的能力，并使有效训练网络变得困难。另请阅读：深度神经...
那梯度消失和梯度爆炸这两个问题该如何解决呢？我们来看第一种解决方法： Batch normalization，批量归一化。那这个方法的核心思想是对神经网络的每一层的输入进行归一化，使其具有零均值和单位方差。那么首先，对于每个mini-batch中的输入数据，计算均值和方差。B = \{x_1...m\}; 要学习的参数: \gamma,\beta...
梯度消失和梯度爆炸是在神经网络训练过程中可能出现的问题，涉及到梯度在反向传播过程中的衰减或增长。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...
题目梯度消失和梯度爆炸不会导致下面哪种情况? A.梯度爆炸使网络训练时代价函数震荡,不利于收敛B.梯度爆炸会加快网络训练,更易达到最优解C.梯度消失会导致网络训练变慢D.梯度消失使网络性能不佳,分类准确度低相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
在深度学习中,梯度消失和梯度爆炸是两个常见的问题。 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。