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 ...

靠近輸入的神經元會比靠近輸出的神經元的梯度成指數級衰減 靠近輸出層的hidden layer 梯度大，參數更新快，所以很快就會收斂； 而靠近輸入層的hidden layer 梯度小，參數更新慢，幾乎就和初始狀態一樣，隨機分布。 這種現象就是梯度彌散（vanishing gradient ...

我們給定一個三個時間的RNN單元，如下： 我們假設最左端的輸入 為給定值， 且神經元中沒有激活函數（便於分析）， 則前向過程如下： 在 時刻， 損失函數為 ，那么如果我們要訓練RNN時， 實際上就是是對 求偏導， 並不斷調整它們以使得 盡可能達到最小（參見反向傳播算法與梯度 ...

梯度彌散和梯度爆炸 rnn在向w求梯度的過程中，有一項Whh的k次方。這一項會出現問題。Whh>1會趨向無窮，梯度非常非常大（梯度爆炸）。Whh<1會趨向0,梯度非常非常小（梯度彌散）。到一定的值時梯度劇烈變化。 梯度爆炸的解決辦法 設定閾值，當梯度大於某個數的時候，所取 ...

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 ...

github博客傳送門 csdn博客傳送門 如何確定是否出現梯度爆炸？ 訓練過程中出現梯度爆炸會伴隨一些細微的信號，如： 模型無法從訓練數據中獲得更新（如低損失）。 模型不穩定，導致更新過程中的損失出現顯著變化。 訓練過程中，模型損失變成 NaN。 如果你發現這些問題 ...

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 ...

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 ...