深度學習梯度消失或爆炸問題
梯度消失或爆炸問題： http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/51867856 ...
原文：深度拾遺(01) - 梯度爆炸/梯度消失/Batch Normal
什么是梯度爆炸 梯度消失 深度神經網絡訓練的時候，采用的是反向傳播方式，該方式使用鏈式求導，計算每層梯度的時候會涉及一些連乘操作，因此如果網絡過深。 那么如果連乘的因子大部分小於 ，最后乘積的結果可能趨於 ，也就是梯度消失，后面的網絡層的參數不發生變化. 那么如果連乘的因子大部分大於 ，最后乘積可能趨於無窮，這就是梯度爆炸 如何防止梯度消失 sigmoid容易發生，更換激活函數為 ReLU即可。 ...
2017-12-17 10:37 0 4772 推薦指數：
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深度學習面試題08：梯度消失與梯度爆炸
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 ...
詳解梯度爆炸和梯度消失
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 ...
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 ...
對於梯度消失和梯度爆炸的理解
一、梯度消失、梯度爆炸產生的原因 說白了，對於1.1 1.2，其實就是矩陣的高次冪導致的。在多層神經網絡中，影響因素主要是權值和激活函數的偏導數。 1.1 前饋網絡 假設存在一個網絡結構如圖： 其表達式為： 若要對於w1求梯度，根據鏈式求導法則，得到的解 ...
梯度消失（爆炸）及其解決方式
梯度消失和梯度爆炸的解決之道 參考<機器學習煉丹術> 因為梯度不穩定，因此產生梯度消失和梯度爆炸的問題 出現原因 梯度消失和梯度爆炸是指前面幾層的梯度，因為鏈式法則不斷乘小於（大於）1的數，導致梯度非常小（大）的現象； sigmoid導數最大0.25，一般都是梯度消失問題 ...
梯度消失和梯度爆炸問題詳解
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 ...
深度學習（七）梯度彌散（消散）和梯度爆炸
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 ...