【神经网络和深度学习】笔记 - 第五章 深度神经网络学习过程中的梯度消失问题
文章导读： 1. 梯度消失问题 2. 是什么导致了梯度消失问题？ 3. 复杂神经网络中的梯度不稳定问题 之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好 ...
原文：神经网络与深度学习（5）：梯度消失问题
本文总结自 Neural Networks and Deep Learning 第 章的内容。 问题引入 随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。为什么 消失的梯度问题 The vanishing gradient problem 先看一组试验数据，当神经网络在训练过程中, 随epoch增加时各隐藏层的学习率变化。 两个隐藏层： , , , 三个隐藏层： , , , , 四个隐藏层： , , ...
2016-12-25 22:59 0 18242 推荐指数：
相关推荐
循环神经网络梯度消失/梯度爆炸问题
2019-08-27 15:42:00 问题描述：循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，有哪些改进方案。 问题求解： 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（Back Propagation Through Time，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法 ...
神经网络中的梯度消失
只要神经元足够，神经网络可以以任意精度逼近任意函数。为了拟合非线性函数，需要向神经网络中引入非线性变换，比如使用\(sigmoid\)激活函数： \[sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \] \(sigmoid(x)\)可简写为\(\sigma(x)\)，该函 ...
【深度学习篇】--神经网络中解决梯度弥散问题
一、前述 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，深度学习遭受不稳定的梯度，不同层学习在不同的速度上 二、解决梯度弥散和消失方法一，初始化权重使用he_initialization 1、举例 ...
神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸
层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的，其中就包括梯度消失问题（gradient vanishing problem）和梯度爆炸问题（gradient exploding problem）。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 例如，对于下图所示的含有 ...
神经网络与深度学习（2）：梯度下降算法和随机梯度下降算法
本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。 使用梯度下降算法进行学习（Learning with gradient descent） 1. 目标 我们希望有一个算法，能让我们找到权重和偏置，以至于网络的输出y(x) 能够拟合所有 ...
神经网络的激活函数及梯度消失
ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中给出了激活函数的定义：激活函数是映射 h:R→R，且几乎处处可导。 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性 ...
神经网络和深度学习
这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...