神經網絡訓練中的梯度消失與梯度爆炸
層數比較多的神經網絡模型在訓練時也是會出現一些問題的，其中就包括梯度消失問題（gradient vanishing problem）和梯度爆炸問題（gradient exploding problem）。梯度消失問題和梯度爆炸問題一般隨着網絡層數的增加會變得越來越明顯。 例如，對於下圖所示的含有 ...
原文：神經網絡中的梯度消失
只要神經元足夠，神經網絡可以以任意精度逼近任意函數。為了擬合非線性函數，需要向神經網絡中引入非線性變換，比如使用 sigmoid 激活函數： sigmoid x frac e x sigmoid x 可簡寫為 sigma x ，該函數可以將實數壓縮到開區間 , 。其導數為： sigma x frac e x e x sigma x sigma x 函數圖像如下： 函數兩側十分平滑，兩端無限接近 和 ...
2018-08-15 13:00 0 14868 推薦指數：
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