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 ...
原文：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 ， . . 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解： 这是每层只有 个神经元的例子，每个神经元的激活函数都是 ...
2020-06-21 18:51 0 2502 推荐指数：
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