梯度的衰减是有连续乘法导致的，如果在连续乘法中出现一个非常大的值，最后计算出的梯度就会很大，就想当优化到断崖处是，会获得一个很大的梯度值，如果以这个梯度值进行更新，那么这次迭代的步长就很大，可能会一下子飞出了合理的区域。 解决的方法是： 梯度裁剪： 把沿梯度下降方向的步长限制在一个范围之内 ...

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 ...

layer的梯度通过训练变大，而后面layer的梯度指数级增大，这种现象又叫做梯度爆炸(explodin ...

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 ...

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 ...

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题？ 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。 梯度爆炸会使得学习不稳定， 参数变化太大导致无法获取最优参数。 在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致 ...

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 ...

梯度爆炸/消失 梯度消失 ： 参数更新过小，在每次更新时几乎不会移动，导致模型无法学习。 梯度爆炸 ： 参数更新过大，破坏了模型的稳定收敛。 具体的可以参考沐神D2l文章：http://zh.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons ...