梯度消失（爆炸）及其解決方式
梯度消失和梯度爆炸的解決之道 參考<機器學習煉丹術> 因為梯度不穩定，因此產生梯度消失和梯度爆炸的問題 出現原因 梯度消失和梯度爆炸是指前面幾層的梯度，因為鏈式法則不斷乘小於（大於）1的數，導致梯度非常小（大）的現象； sigmoid導數最大0.25，一般都是梯度消失問題 ...
原文：Pytorch 4.8 梯度爆炸和梯度消失以及解決的辦法
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D l文章：http: zh.d l.ai chapter multilayer perceptrons numerical stability and init.html id 對於沐神所說的改變權重的順序或者重排列，不能夠改善梯度爆炸和 ...
2022-01-12 12:11 0 1717 推薦指數：
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