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 ...

靠近输入的神经元会比靠近输出的神经元的梯度成指数级衰减 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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

github博客传送门 csdn博客传送门 如何确定是否出现梯度爆炸？ 训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。 模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。 训练过程中，模型损失变成 NaN。 如果你发现这些问题 ...

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 ...

1.梯度消失 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0。 这种情况会导致靠近输入层的隐含层神经元调整极小。 2.梯度膨胀 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上 ...