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 ...

一、现象介绍 靠近输出层的hidden layer 梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛； 而靠近输入层的hidden layer 梯度小，参数更新慢，几乎就和初始状态一样，随机分布。 这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient problem）。 而在另一种情况中，前面 ...

梯度求法：分别求各个变量的偏导数，偏导数分别乘三个轴的单位向量，然后各项相加。 梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 ...

梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向导数 当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近方向上的导数值。 导数和偏导数的定义中，均是沿坐标轴正方向讨论函数的变化率。那么当讨论函数沿任意方向的变化率时，也就引出了方向导数的定义，即：某一点在某一趋近 ...

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在标量场f中的一点处存在一个矢量G，该矢量方向为f在该点处变化率最大的方向，其模也等于这个最大变化率的数值，则矢量G称为标量场f的梯度。 在向量微积分中，标量场的梯度 ...

1.灰度 用黑色为基准色，不同的饱和度的黑色来显示图像。 每个灰度对象都具有从 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。 使用黑白或灰度扫描仪生成的图像通常以灰度显示。 与像素的关系：一般，像素值 ...

图像有像素组成，像素都是一个一个的数值，我们所能看到的图像的边界都是色彩变化很大的区域。所以当检测某个像素周围的值，值的差异很大，也就是梯度很大时，则可以判定该位置为边界。 1，sobel算子理论基础： x方向的梯度：右边-左边 （水平方向找的竖向的边界）：（系数取决于卷积核）如果左右两列 ...

的变化率，即导数（梯度），那么对于图像来说，可不可以用微分来表示图像灰度的变化率呢，当然是可以的，前面 ...