一文讀懂：梯度消失（爆炸）及其解決方法
梯度消失問題和梯度爆炸問題，總的來說可以稱為梯度不穩定問題。 【要背住的知識】：用ReLU代替Sigmoid，用BN層，用殘差結構解決梯度消失問題。梯度爆炸問題的話，可以用正則化來限制。sigmoid的導數是【0，0.25】. 出現原因 兩者出現原因都是因為鏈式法則。當模型的層數 ...
原文：梯度消失、爆炸原因及其解決方法
一 梯度不穩定問題： 什么是梯度不穩定問題：深度神經網絡中的梯度不穩定性，前面層中的梯度或會消失，或會爆炸。 原因：前面層上的梯度是來自於后面層上梯度的乘乘積。當存在過多的層次時，就出現了內在本質上的不穩定場景，如梯度消失和梯度爆炸。 二 梯度消失 vanishing gradient problem ： 原因：例如三個隱層 單神經元網絡： 則可以得到： 然而，sigmoid方程的導數曲線為： 可 ...
2018-12-04 14:29 0 1244 推薦指數：
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