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 ...
原文：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 e x sigmoid x 可简写为 sigma x ，该函数可以将实数压缩到开区间 , 。其导数为： sigma x frac e x e x sigma x sigma x 函数图像如下： 函数两侧十分平滑，两端无限接近 和 ...
2018-08-15 13:00 0 14868 推荐指数：
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