一文读懂：梯度消失（爆炸）及其解决方法
梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。 【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】. 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数 ...
原文：梯度消失、爆炸原因及其解决方法
一 梯度不稳定问题： 什么是梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。 原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景，如梯度消失和梯度爆炸。 二 梯度消失 vanishing gradient problem ： 原因：例如三个隐层 单神经元网络： 则可以得到： 然而，sigmoid方程的导数曲线为： 可 ...
2018-12-04 14:29 0 1244 推荐指数：
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