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...
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...
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。
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...