梯度消失（vanishing gradient）與梯度爆炸（exploding gradient）問題
（1）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。 （2）梯度消失（vanishing ...
原文：深度學習面試題35：RNN梯度消失問題(vanishing gradient)
目錄 梯度消失原因之一：激活函數 梯度消失原因之二：初始化權重 不同損失函數下RNN的梯度消失程度對比 實踐中遇到梯度消失怎么辦 參考資料 在實踐過程中，RNN的一個缺點是在訓練的過程中容易梯度消失。 梯度消失原因之一：激活函數 sigmod的導函數峰值為 . ，由於反向傳播的距離越長，連乘的小數越多，所以sigmod一定會產生梯度消失，並且很嚴重。但是因為tanh的導函數峰值為 ，所以tanh造 ...
2020-07-11 19:49 0 731 推薦指數：
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