梯度消失&梯度爆炸（Vanishing/exploding gradients）
1.梯度消失 根據鏈式法則，如果每一層神經元對上一層的輸出的偏導乘上權重結果都小於1的話，那么即使這個結果是0.99，在經過足夠多層傳播之后，誤差對輸入層的偏導會趨於0。 這種情況會導致靠近輸入層的隱含層神經元調整極小。 2.梯度膨脹 根據鏈式法則，如果每一層神經元對上一層的輸出的偏導乘上 ...
原文：梯度消失（vanishing gradient）與梯度爆炸（exploding gradient）問題
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。 梯度消失 vanishing gradient problem ： 原因：例如三個隱層 單神經元網絡： 則可以得到： 然而，sigmoid方程的導數曲線為： 可以看到 ...
2017-10-20 15:16 0 2998 推薦指數：
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