目錄 　　梯度消失 　　梯度爆炸 　　參考資料 以下圖的全連接神經網絡為例，來演示梯度爆炸和梯度消失： 梯度消失 在模型參數w都是(-1,1)之間的數的前提下，如果激活函數選擇的是sigmod(x)，那么他的導函數σ’(x ...

1.為什么使用梯度下降來優化神經網絡參數？ 反向傳播（用於優化神網參數）：根據損失函數計算的誤差通過反向傳播的方式，指導深度網絡參數的更新優化。 采取反向傳播的原因：首先，深層網絡由許多線性層和非線性層堆疊而來，每一層非線性層都可以視為是一個非線性函數(非線性來自於非線性 ...

靠近輸入的神經元會比靠近輸出的神經元的梯度成指數級衰減 靠近輸出層的hidden layer 梯度大，參數更新快，所以很快就會收斂； 而靠近輸入層的hidden layer 梯度小，參數更新慢，幾乎就和初始狀態一樣，隨機分布。 這種現象就是梯度彌散（vanishing gradient ...

梯度消失、梯度爆炸以及Kaggle房價預測 梯度消失和梯度爆炸 考慮到環境因素的其他問題 Kaggle房價預測 梯度消失和梯度爆炸 深度模型有關數值穩定性的典型問題是消失（vanishing）和爆炸 ...

2019-08-27 15:42:00 問題描述：循環神經網路為什么會出現梯度消失或者梯度爆炸的問題，有哪些改進方案。 問題求解： 循環神經網絡模型的求解可以采用BPTT（Back Propagation Through Time，基於時間的反向傳播）算法實現，BPTT實際上是反向傳播算法 ...

（1）梯度不穩定問題： 什么是梯度不穩定問題：深度神經網絡中的梯度不穩定性，前面層中的梯度或會消失，或會爆炸。 原因：前面層上的梯度是來自於后面層上梯度的乘乘積。當存在過多的層次時，就出現了內在本質上的不穩定場景，如梯度消失和梯度爆炸。 （2）梯度消失（vanishing ...

那么為什么會出現梯度消失的現象呢？因為通常神經網絡所用的激活函數是sigmoid函數，這個函數有個特點，就是能將負無窮到正無窮的數映射到0和1之間，並且對這個函數求導的結果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此兩個0到1之間的數相乘，得到的結果就會變得很小了。神經網絡的反向傳播是逐層對函數偏 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。為什么？ 消失的梯度問題（The vanishing gradient problem） 先看一組試驗數據，當神經網絡在訓練 ...