梯度的衰減是有連續乘法導致的，如果在連續乘法中出現一個非常大的值，最后計算出的梯度就會很大，就想當優化到斷崖處是，會獲得一個很大的梯度值，如果以這個梯度值進行更新，那么這次迭代的步長就很大，可能會一下子飛出了合理的區域。 解決的方法是： 梯度裁剪： 把沿梯度下降方向的步長限制在一個范圍之內 ...

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 ...

layer的梯度通過訓練變大，而后面layer的梯度指數級增大，這種現象又叫做梯度爆炸(explodin ...

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 ...

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0和1之間，並且對這個函數求導的結果是f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此兩個0到1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 ...

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 ...

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 ...

梯度爆炸/消失 梯度消失 ： 參數更新過小，在每次更新時幾乎不會移動，導致模型無法學習。 梯度爆炸 ： 參數更新過大，破壞了模型的穩定收斂。 具體的可以參考沐神D2l文章：http://zh.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons ...