极简网站模板,设置网关,石家庄手机网站建设,叮当app制作梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题#xff0c;与神经网络的训练相关。这两个问题都涉及到梯度在反向传播过程中的传递。 梯度消失#xff08;Gradient Vanishing#xff09;#xff1a; 当神经网络较深时#xff0c;反向传播过程中梯度可能逐层减小#xff0c;最…梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题与神经网络的训练相关。这两个问题都涉及到梯度在反向传播过程中的传递。 梯度消失Gradient Vanishing 当神经网络较深时反向传播过程中梯度可能逐层减小最终趋近于零。这意味着在网络较深层的权重更新过程中这些层的权重几乎没有被更新从而导致网络学习缓慢或无法学到有效的表示。 造成梯度消失的主要原因是激活函数的选择和权重初始化。某些激活函数如 sigmoid、tanh在输入值较大或较小时饱和导致梯度趋于零。在网络中使用多个这样的层梯度不断相乘就会导致整个梯度链的值趋近于零。 例子 考虑一个深度神经网络使用 sigmoid 激活函数。如果权重初始化不当网络的初始输入在 sigmoid 函数中经过多层梯度将会迅速减小最终导致梯度消失。 梯度爆炸Gradient Exploding 与梯度消失相反梯度爆炸指的是在反向传播过程中梯度变得非常大。这会导致权重更新过大使模型的参数发散导致数值不稳定性甚至溢出。 梯度爆炸通常发生在网络层数较多时尤其是在循环神经网络RNN等架构中。造成梯度爆炸的原因可以是网络权重初始化不当、梯度裁剪不足等。 例子 在循环神经网络中如果权重矩阵的值较大反向传播过程中梯度会指数级增长导致梯度爆炸。这可能会导致数值溢出使模型无法收敛。
为解决这些问题可以采取一些措施例如使用梯度裁剪、选择合适的激活函数如 ReLU、使用批量归一化Batch Normalization、良好的权重初始化等。这些方法有助于维持梯度的适度大小防止梯度消失或爆炸。
