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 ...

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 ...

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 ...

一、梯度消失、梯度爆炸產生的原因 　　 說白了，對於1.1 1.2，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。 1.1 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w1求梯度，根據鏈式求導法則，得到的解 ...

鏈式法則 單變量函數的鏈式法則 多變量函數的鏈式法則 梯度下降法的基 ...

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 ...

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 ...