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：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 . . ，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。 . 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w 求梯度，根據鏈式求導法則，得到的解為： 通常，若使用的激活函數為sigmoid函數，其導數： 這樣可以看到，如果我們使用標准化初始w，那么各個層次的相乘都是 之間的小數，而激活函數f的導數 ...
2018-08-04 12:29 1 30656 推薦指數：
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