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 ...

一、現象介紹 靠近輸出層的hidden layer 梯度大，參數更新快，所以很快就會收斂； 而靠近輸入層的hidden layer 梯度小，參數更新慢，幾乎就和初始狀態一樣，隨機分布。 這種現象就是梯度彌散（vanishing gradient problem）。 而在另一種情況中，前面 ...

梯度求法：分別求各個變量的偏導數，偏導數分別乘三個軸的單位向量，然后各項相加。 梯度的本意是一個向量，表示某一函數在該點處的方向導數沿着該方向取得最大值，即函數在該點處沿着該方向（此梯度的方向）變化最快，變化率最大（為該梯度的模）。 ...

梯度算法之梯度上升和梯度下降 方向導數 當討論函數沿任意方向的變化率時，也就引出了方向導數的定義，即：某一點在某一趨近方向上的導數值。 導數和偏導數的定義中，均是沿坐標軸正方向討論函數的變化率。那么當討論函數沿任意方向的變化率時，也就引出了方向導數的定義，即：某一點在某一趨近 ...

一、梯度gradient http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%AF%E5%BA%A6 在標量場f中的一點處存在一個矢量G，該矢量方向為f在該點處變化率最大的方向，其模也等於這個最大變化率的數值，則矢量G稱為標量場f的梯度。 在向量微積分中，標量場的梯度 ...

1.灰度 用黑色為基准色，不同的飽和度的黑色來顯示圖像。 每個灰度對象都具有從 0%（白色）到100%（黑色）的亮度值。 使用黑白或灰度掃描儀生成的圖像通常以灰度顯示。 與像素的關系：一般，像素值 ...

圖像有像素組成，像素都是一個一個的數值，我們所能看到的圖像的邊界都是色彩變化很大的區域。所以當檢測某個像素周圍的值，值的差異很大，也就是梯度很大時，則可以判定該位置為邊界。 1，sobel算子理論基礎： x方向的梯度：右邊-左邊 （水平方向找的豎向的邊界）：（系數取決於卷積核）如果左右兩列 ...

的變化率，即導數（梯度），那么對於圖像來說，可不可以用微分來表示圖像灰度的變化率呢，當然是可以的，前面 ...