出现梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方案
梯度消失和梯度爆炸其实是一种情况：均是在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 梯度消失产生的原因： （1）隐藏层的层数过多; （2）采用了不合适的激活函数（更容易产生梯度消失，但是也有可能产生梯度爆炸） 梯度爆炸产生 ...
原文：RNN神经网络产生梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方案
RNN模型结构 循环神经网络RNN Recurrent Neural Network 会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上时刻隐藏层的输出。下图为RNN模型结构图： RNN前向传播算法 RNN前向传播公式为： 其中： St为t时刻的隐含层状态值 Ot为t时刻的输出值 是隐含层计算公式， ...
2020-08-02 19:08 2 2735 推荐指数：
相关推荐
神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
【转载自 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80032376】 一、神经网络梯度消失与梯度爆炸 (1)简介梯度消失与梯度爆炸 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient ...
梯度消失和梯度爆炸及解决方案
梯度在神经网络中的作用 在谈梯度消失和梯度爆炸的问题之前，我们先来考虑一下为什么我们要利用梯度，同时铺垫一些公式，以便于后面的理解。 存在梯度消失和梯度爆炸问题的根本原因就是我们在深度神网络中利用反向传播的思想来进行权重的更新。即根据损失函数计算出的误差，然后通过梯度反向传播来减小误差、更新 ...
RNN梯度消失和爆炸的原因 以及 LSTM如何解决梯度消失问题
RNN梯度消失和爆炸的原因 经典的RNN结构如下图所示： 假设我们的时间序列只有三段， 为给定值，神经元没有激活函数，则RNN最简单的前向传播过程如下： 假设在t=3时刻，损失函数为 。 则对于一次训练任务的损失函数为 ，即每一时刻损失值的累加 ...
出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案
在学习李宏毅老师机器学习的相关视频时，课下做了一个有关神经网络的小Demo,但是运行效果总是不尽人意，上网查询资料，才发现是梯度爆炸和梯度消失惹的祸。今天就让我们一起来学习一下梯度消失与梯度爆炸的概念、产生原因以及该如何解决。 目录 1.梯度消失与梯度爆炸的概念 2.梯度消失与梯度爆炸的产生 ...
循环神经网络梯度消失/梯度爆炸问题
2019-08-27 15:42:00 问题描述：循环神经网路为什么会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，有哪些改进方案。 问题求解： 循环神经网络模型的求解可以采用BPTT（Back Propagation Through Time，基于时间的反向传播）算法实现，BPTT实际上是反向传播算法 ...
神经网络训练中的梯度消失与梯度爆炸
层数比较多的神经网络模型在训练时也是会出现一些问题的，其中就包括梯度消失问题（gradient vanishing problem）和梯度爆炸问题（gradient exploding problem）。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 例如，对于下图所示的含有 ...
RNN中的梯度消失爆炸原因
RNN中的梯度消失/爆炸原因 梯度消失/梯度爆炸是深度学习中老生常谈的话题，这篇博客主要是对RNN中的梯度消失/梯度爆炸原因进行公式层面上的直观理解。 首先，上图是RNN的网络结构图，\((x_1, x_2, x_3, …, )\)是输入的序列，\(X_t\)表示时间步为\(t\)时的输入 ...