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 ...

梯度在神經網絡中的作用 在談梯度消失和梯度爆炸的問題之前，我們先來考慮一下為什么我們要利用梯度，同時鋪墊一些公式，以便於后面的理解。 存在梯度消失和梯度爆炸問題的根本原因就是我們在深度神網絡中利用反向傳播的思想來進行權重的更新。即根據損失函數計算出的誤差，然后通過梯度反向傳播來減小誤差、更新 ...

梯度消失和梯度爆炸其實是一種情況：均是在神經網絡中，當前面隱藏層的學習速率低於后面隱藏層的學習速率，即隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。 梯度消失產生的原因： （1）隱藏層的層數過多; （2）采用了不合適的激活函數（更容易產生梯度消失，但是也有可能產生梯度爆炸） 梯度爆炸產生 ...

在學習李宏毅老師機器學習的相關視頻時，課下做了一個有關神經網絡的小Demo,但是運行效果總是不盡人意，上網查詢資料，才發現是梯度爆炸和梯度消失惹的禍。今天就讓我們一起來學習一下梯度消失與梯度爆炸的概念、產生原因以及該如何解決。 目錄 1.梯度消失與梯度爆炸的概念 2.梯度消失與梯度爆炸的產生 ...

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 ...

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 ...