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 ...
原文：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 . . ，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。 . 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w 求梯度，根据链式求导法则，得到的解为： 通常，若使用的激活函数为sigmoid函数，其导数： 这样可以看到，如果我们使用标准化初始w，那么各个层次的相乘都是 之间的小数，而激活函数f的导数 ...
2018-08-04 12:29 1 30656 推荐指数：
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