深度学习梯度消失或爆炸问题
梯度消失或爆炸问题： http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/51867856 ...
原文：深度拾遗(01) - 梯度爆炸/梯度消失/Batch Normal
什么是梯度爆炸 梯度消失 深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。 那么如果连乘的因子大部分小于 ，最后乘积的结果可能趋于 ，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化. 那么如果连乘的因子大部分大于 ，最后乘积可能趋于无穷，这就是梯度爆炸 如何防止梯度消失 sigmoid容易发生，更换激活函数为 ReLU即可。 ...
2017-12-17 10:37 0 4772 推荐指数：
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深度学习面试题08：梯度消失与梯度爆炸
目录 梯度消失 梯度爆炸 参考资料 以下图的全连接神经网络为例，来演示梯度爆炸和梯度消失： 梯度消失 在模型参数w都是(-1,1)之间的数的前提下，如果激活函数选择的是sigmod(x)，那么他的导函数σ’(x ...
详解梯度爆炸和梯度消失
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 ...
梯度消失&梯度爆炸（Vanishing/exploding gradients）
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 ...
对于梯度消失和梯度爆炸的理解
一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因 说白了，对于1.1 1.2，其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。 1.1 前馈网络 假设存在一个网络结构如图： 其表达式为： 若要对于w1求梯度，根据链式求导法则，得到的解 ...
梯度消失（爆炸）及其解决方式
梯度消失和梯度爆炸的解决之道 参考<机器学习炼丹术> 因为梯度不稳定，因此产生梯度消失和梯度爆炸的问题 出现原因 梯度消失和梯度爆炸是指前面几层的梯度，因为链式法则不断乘小于（大于）1的数，导致梯度非常小（大）的现象； sigmoid导数最大0.25，一般都是梯度消失问题 ...
梯度消失和梯度爆炸问题详解
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 ...
深度学习（七）梯度弥散（消散）和梯度爆炸
靠近输入的神经元会比靠近输出的神经元的梯度成指数级衰减 靠近输出层的hidden layer 梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛； 而靠近输入层的hidden layer 梯度小，参数更新慢，几乎就和初始状态一样，随机分布。 这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient ...