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 ...
原文：梯度消失和梯度爆炸问题详解
.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激活函数 ，因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数。 我们最终的目的是希望这个非线性函数很好的完成输入到输出之间的映射 ...
2020-05-17 11:13 0 675 推荐指数：
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