Pytorch 4.8 梯度爆炸和梯度消失以及解决的办法
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 ...
原文：动手学习pytorch(5)--梯度消失、梯度爆炸
梯度消失 梯度爆炸以及Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 考虑到环境因素的其他问题 Kaggle房价预测 梯度消失和梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失 vanishing 和爆炸 explosion 。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为L 的多层感知机的第l l 层H l 的权重参数为W l ，输出层H L 的权重参数为W L 。为了便于讨论 ...
2020-02-18 00:18 0 1276 推荐指数：
相关推荐
详解梯度爆炸和梯度消失
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 ...
深度学习梯度消失或爆炸问题
梯度消失或爆炸问题： http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/51867856 ...
深度学习面试题08：梯度消失与梯度爆炸
目录 梯度消失 梯度爆炸 参考资料 以下图的全连接神经网络为例，来演示梯度爆炸和梯度消失： 梯度消失 在模型参数w都是(-1,1)之间的数的前提下，如果激活函数选择的是sigmod(x)，那么他的导函数σ’(x ...
梯度消失&梯度爆炸（Vanishing/exploding gradients）
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 ...
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1.1 1.2，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。 1.1 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w1求梯度，根据链式求导法则，得到的解 ...
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 ...
梯度消失（爆炸）及其解决方式
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 ...