問題描述 先來看看問題描述。 當我們使用sigmoid funciton 作為激活函數時，隨着神經網絡hidden layer層數的增加，訓練誤差反而加大了，如上圖所示。 下面以2層隱藏層神經網絡為例，進行說明。 結點中的柱狀圖表示每個神經元參數的更新速率(梯度)大小，有圖中 ...

一、現象介紹 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 problem）。 而在另一種情況中，前面 ...

梯度彌散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的過程中，有一項Whh的k次方。這一項會出現問題。Whh>1會趨向無窮，梯度非常非常大（梯度爆炸）。Whh<1會趨向0,梯度非常非常小（梯度彌散）。到一定的值時梯度劇烈變化。 梯度爆炸的解決辦法 設定閾值，當梯度大於某個數的時候，所取 ...

梯度消失或爆炸問題： http://blog.csdn.net/qq_29133371/article/details/51867856 ...

我們給定一個三個時間的RNN單元，如下： 我們假設最左端的輸入 為給定值， 且神經元中沒有激活函數（便於分析）， 則前向過程如下： 在 時刻， 損失函數為 ，那么如果我們要訓練RNN時， 實際上就是是對 求偏導， 並不斷調整它們以使得 盡可能達到最小（參見反向傳播算法與梯度 ...

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 ...

一、前述 在梯度下降中，隨着算法反向反饋到前面幾層，梯度會越來越小，最終，沒有變化，這時或許還沒有收斂到比較好的解，這就是梯度消失問題，深度學習遭受不穩定的梯度，不同層學習在不同的速度上 二、解決梯度彌散和消失方法一，初始化權重使用he_initialization 1、舉例 ...

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 ...