對於梯度消失和梯度爆炸的理解
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 ...
原文：梯度消失和梯度爆炸問題詳解
.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激活函數 ，因此整個深度網絡可以視為是一個復合的非線性多元函數。 我們最終的目的是希望這個非線性函數很好的完成輸入到輸出之間的映射 ...
2020-05-17 11:13 0 675 推薦指數：
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