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 ...
原文：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 和 之間，並且對這個函數求導的結果是f x f x f x 。因此兩個 到 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導相乘，因此當神經網絡層數非常深的時候，最后一層產生的偏差就因為乘了很多的小於 的數而越來越小，最終就會變為 ，從 ...
2018-01-02 15:06 1 14051 推薦指數：
相關推薦
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 梯度爆炸 梯度偏置 梯度飽和 梯度死亡 文獻收藏
好吧，后面幾個詞是我自己發明的。。。 這是看到的最全面清晰的文章了，但是不太搞得清楚這篇文章原創到底是誰，下面兩條鏈接內容基本一樣 https://mp.weixin.qq.com/s/6xHC5 ...
LSTM如何解決梯度消失或爆炸的？
from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些問題？ 梯度消失會導致我們的神經網絡中前面層的網絡權重無法得到更新，也就停止了學習。 梯度爆炸會使得學習不穩定， 參數變化太大導致無法獲取最優參數。 在深度多層感知機網絡中，梯度爆炸會導致 ...
循環神經網絡梯度消失/梯度爆炸問題
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 ...
動手學習pytorch(5)--梯度消失、梯度爆炸
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 ...