1.梯度消失 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0。 这种情况会导致靠近输入层的隐含层神经元调整极小。 2.梯度膨胀 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上 ...

目录 　　梯度消失原因之一：激活函数 　　梯度消失原因之二：初始化权重 　　不同损失函数下RNN的梯度消失程度对比 　　实践中遇到梯度消失怎么办？ 　　参考资料 在实践过程中，RNN的一个缺点是在训练的过程中容易梯度消失。 梯度消失原因之一：激活函数 ...

1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数(非线性来自于非线性 ...

上图也是某种意义上的梯度累加：一般是直接加总或者取平均，这样操作是scale了，其实影响不大，只是确保loss计算时的value不至于太大。batchsize超过64的情况不多(batchsize太大会有副作用)，这时候优化的粒度没那么细，scale操作适当又做了惩罚。可能在 ...

自然梯度（Natural Gradient） ...

　　转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 　　在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 　　梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解 ...

那么为什么会出现梯度消失的现象呢？因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数，这个函数有个特点，就是能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间，并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏 ...

梯度下降（Gradient descent） 在有监督学习中，我们通常会构造一个损失函数来衡量实际输出和训练标签间的差异。通过不断更新参数，来使损失函数的值尽可能的小。梯度下降就是用来计算如何更新参数使得损失函数的值达到最小值（可能是局部最小或者全局最小）。 梯度下降计算流程 假设 ...