梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient）问题
（1）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。 （2）梯度消失（vanishing ...
原文：深度学习面试题35：RNN梯度消失问题(vanishing gradient)
目录 梯度消失原因之一：激活函数 梯度消失原因之二：初始化权重 不同损失函数下RNN的梯度消失程度对比 实践中遇到梯度消失怎么办 参考资料 在实践过程中，RNN的一个缺点是在训练的过程中容易梯度消失。 梯度消失原因之一：激活函数 sigmod的导函数峰值为 . ，由于反向传播的距离越长，连乘的小数越多，所以sigmod一定会产生梯度消失，并且很严重。但是因为tanh的导函数峰值为 ，所以tanh造 ...
2020-07-11 19:49 0 731 推荐指数：
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