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...
总的来说,梯度消失和梯度爆炸的本质是一样的,即源于反向传播中梯度的累乘影响,从而导致了浅层网络的参数发生了变化微弱或者震荡较大的问题。 当梯度消失发生时,最后一个隐层梯度更新基本正常,但是越往前的隐层内更新越慢,甚至有可能会出现停滞,此时,多层深度神经网络可能会退化为浅层的神经网络(只有后面几层在学习...
要解决梯度消失,就要避免激活值方差的衰减,最理想的情况是,每层的输出值(激活值)保持高斯分布。 至于该“洞见”的原因阐释,会在下一节中说明。 在这里我们需要记得的是: 当很多层的神经元的输出严重无法保持高斯分布时,可以推测该神经网络中发生了梯度消失/爆炸 这些严重无法保持高斯分布的层未必是靠近输入层,更多...
4.增加模型的宽度或使用残差连接,这样可以缓解深层网络中的梯度消失问题。 这些方法这里暂不做深入讲解,在今后的学习中大家会一点一点的接触到的。大家加油! 梗直哥提示:梯度消失和梯度爆炸是深度学习中非常基础的问题,建议初学者在理解的基础上,亲自动手实践一下,相信你会记忆得更加深刻。如果你想了解更多内容,欢迎入...
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...
梯度消失的本质:由于RNN模型在时间维度共享参数矩阵,导致针对隐藏状态h求导时,循环计算矩阵乘法,最终梯度上出现了参数矩阵的累乘。 LSTM缓解梯度消失的本质:引入门控机制,将矩阵乘法转为逐元素相乘的哈达马积:$c_{t}=f_{t} \odot c_{t-1}+i_{t} \odot \tanh \left(W_{c}\left[h_{t-1}, x_{t...
ReLU(Rectified Linear Unit)及其变种:ReLU 激活函数的导数在正区间为1,不容易导致梯度消失。变种包括Leaky ReLU、Parametric ReLU (PReLU)、SELU等。 归一化技术: 优点:在提高模型收敛速度的同时,也在一定程度上缓解梯度消失问题。 残差网络(Residual Networks, ResNets): 通过引入残差连接(short...
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。