梯度弥散与梯度爆炸
问题描述 先来看看问题描述。 当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。 下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。 结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中 ...
原文：梯度弥散梯度爆炸，Lstm，对抗生成网络GAN
梯度弥散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的过程中，有一项Whh的k次方。这一项会出现问题。Whh gt 会趋向无穷，梯度非常非常大 梯度爆炸 。Whh lt 会趋向 ,梯度非常非常小 梯度弥散 。到一定的值时梯度剧烈变化。 梯度爆炸的解决办法 设定阈值，当梯度大于某个数的时候，所取得梯度就不是梯度，取得是 梯度 它的模长 k。这样就可以把梯度限制在k大小的范围内不至于无穷大且方向不变。 解决梯度弥散 ...
2021-02-02 21:06 5 149 推荐指数：
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