梯度彌散與梯度爆炸
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 ...
原文：梯度彌散梯度爆炸，Lstm，對抗生成網絡GAN
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 gt 會趨向無窮，梯度非常非常大 梯度爆炸 。Whh lt 會趨向 ,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，所取得梯度就不是梯度，取得是 梯度 它的模長 k。這樣就可以把梯度限制在k大小的范圍內不至於無窮大且方向不變。 解決梯度彌散 ...
2021-02-02 21:06 5 149 推薦指數：
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