问题描述 先来看看问题描述。 当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。 下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。 结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中 ...

一、现象介绍 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 problem）。 而在另一种情况中，前面 ...

梯度弥散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的过程中，有一项Whh的k次方。这一项会出现问题。Whh>1会趋向无穷，梯度非常非常大（梯度爆炸）。Whh<1会趋向0,梯度非常非常小（梯度弥散）。到一定的值时梯度剧烈变化。 梯度爆炸的解决办法 设定阈值，当梯度大于某个数的时候，所取 ...

梯度消失或爆炸问题： http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/51867856 ...

我们给定一个三个时间的RNN单元，如下： 我们假设最左端的输入 为给定值， 且神经元中没有激活函数（便于分析）， 则前向过程如下： 在 时刻， 损失函数为 ，那么如果我们要训练RNN时， 实际上就是是对 求偏导， 并不断调整它们以使得 尽可能达到最小（参见反向传播算法与梯度 ...

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 ...

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 ...

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸 ...