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 ...

1、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 ...

原因 3.梯度消失与梯度爆炸的解决方案 首先让我们先来了解一个概念：什么是梯度不稳定呢？ ...

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 ...

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 ...

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 ...

【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 ...