一、损失函数：是一种衡量损失和错误程度的函数二、梯度下降法：是一种迭代的优化算法梯度：是一个向量，表示一个函数在该点处，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值.梯度下降法（Gradient Descent，GD）算法是求解最优化问题最简单、最直接的方法。梯度下降法是一种迭代的优化算法，对于优化问题：minf(w)其基本步骤为：随机选择一个初始点w0重复以下过程： 
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2024-03-24 13:23:37
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梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下.1. 梯度消失原因（1）深层网络角度如果上一层梯度大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果上一层梯度小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，即发生了梯度消失。如果导数大于1，那么随着网络层数的
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2024-09-03 12:52:13
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目录1 基本概念2 原因分析2.1 直接原因2.2 根本原因3 表现4 解决方案 1 基本概念（1）梯度不稳定 在深度神经网络中的梯度是不稳定的，在靠近输入层的隐藏层中或会消失，或会爆炸。这种不稳定性才是深度神经网络中基于梯度学习的根本问题。 产生梯度不稳定的根本原因是前面层上的梯度是来自后面层上梯度的乘积。当存在过多的层时，就会出现梯度不稳定场景，比如梯度消失和梯度爆炸。所以梯度消失和梯度爆炸
梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】.出现原因两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解：这是每层只有1个神经元的例子，每个神经元的激活函数都是
产生消失的梯度问题的原因注：实际上就是梯度计算过程中，w值和激活函数的导数值相乘大于1或者小于1的问题，如果是大于1，那么经历过很多个隐藏层梯度就会越来越大，即梯度爆炸，如果是小于1当然就是梯度消失啦！！！所以w初始化大，w值和激活函数的导数值相乘可能越来越大，造成梯度爆炸。所以w初始化小，w值和激活函数的导数值相乘可能越来越小，造成梯度消失。sigmoid的导数的最大值就很小，每一层的sigmo
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2024-05-11 20:46:00
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1. LSTM避免RNN的梯度消失（gradient vanishing）2. LSTM避免RNN的梯度爆炸3. GRU 与 LSTM 比较4 Batch Normalization 到 Group NormalizationBatch NormalizationGroup Normalization 1. LSTM避免RNN的梯度消失（gradient vanishing）RNN的本质
0、出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案 1、梯度消失的原因和表现1.1、梯度消失的原因：在深层网络中，如果激活函数的导数小于1，根据链式求导法则，靠近输入层的参数的梯度因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会趋近于0，例如sigmoid函数，其导数f′(x)=f(x)(1−f(x))的值域为（0，1/4），极易发生这种情况。所以梯度消失出现的原因经常是因为网络层次过深，以及激活函数选择
1. 梯度下降2. 批量梯度下降Batch gradient descent(BGD)3. 随机梯度下降Stochastic gradient descent(SGD)4.小批量梯度下降 Mini-batch gradient descent(MBGD)1. 梯度下降目标函数： 中h(x)为我们的模型预测结果，其中规定x0=1, θ(0～n)为该函数的参数，即我们通过损失函数需要调整的内容。y为准
梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】.出现原因两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解：这是每层只有1个神经元的例子，每个神经元的激活函数都是
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2024-08-24 20:44:03
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产生原因从深度网络角度理解梯度消失和爆炸产生的原因 以上图的三层神经网络为例，可以将其视为一个非线性多层复合函数如果后层计算出的梯度大于1，经过层层传递，则梯度传到了前部则梯度会呈现指数增长，即梯度爆炸，相反如果后层计算出的梯度小于1，则梯度传到了前部则梯度会呈现指数衰减，即梯度消失。从激活函数角度理解梯度消失和爆炸产生的原因Sigmoid函数的一阶导数是恒小于等于0.25的且在大部分取值范围内接
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2024-09-25 23:08:21
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参考:https://blog.cs藏层效果相当，这种情况就是多层感知机（MLP）了。正因为...
原创
2022-07-18 15:13:02
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https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么要用 如果不
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2018-06-07 17:26:00
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首先，问题描述：当很多个使用sigmoid的Layers 加到神经网络中时，损失函数的梯度会接近0，这会导致 network难以训练。因为我们使用梯度乘以学习率来更新权值参数的。那么为什么呢？像sigmoid这样的激活函数，它把输入从一个大的空间压缩到一个只有0到1的范围内的很小的空间，作为下一层的输入。因此在输入层一个大的改变，通过sigmoid，最终到输出只有一个小的改变，也就是说导数变小了。
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2024-04-14 16:21:38
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一：梯度消失f′(x)=f(x)(1−f(x))。因此两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏导相乘，因此当神经网络层数非常深的时候，最后一层产生的偏差就因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会变为0，从而导致层数比较浅的权重没有更新，这就是梯度消失。一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始
具体计算的方法可以看我的博客在训练过程中，随着网络加深，分布逐渐发生变动，导致整体分布逐渐往激活函数的饱和区间移动，从而反向传播时底层出现梯度消失，也就是收敛越来越慢的原因。说白了Normalization就是为了解决上面问题，不让梯度往激活函数的饱和区移动而Normalization则是把分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域，这样输入的小
在我们搭建神经网络时，通常的做法是每一层后面都需要添加一个激活函数。它的作用是将一个线性的模型转化为非线性模型。因为现实生活中很多场景需要解决的都是非线性问题。而线性模型是有局限性的。比如一层线性神经网络就无法解决异或问题。Sigmodsigmod：1/(1+e^-x)是最经典的激活函数，一层的神经网络加上sigmod其实就是最传统逻辑回归的做法。它能够把任何数映射到[0,1]之间，十分直观。你可
参考：http://cs231n.github.io/neural-networks-2/一、激励函数1.sigmoid[0,1]之间的压缩，模拟神经元的激活问题（1）饱和神经元将使得梯度消失比如对于x = -10，梯度会接近0x = 0，此时没有问题x = 10时，梯度也接近0即对于过大或者过小的数，即位于sigmoid平滑区域的数，会使得梯度消失 （2）sigmoid是一个非零中心的
概念梯度不稳定在层数比较多的神经网络模型的训练过程中会出现梯度不稳定的问题。损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。因为神经网络的反向传播算法是从输出层到输入层的逐层向前进行链式求导，前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积，当存在神经网络层数过多时，就有可能出现了梯度不稳定场景。梯度消失在神经网络反向传播中，当梯度从后往前传时，梯度不断减小，最后变为零，此时，浅层的
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2024-09-03 13:20:10
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一、遇到的问题（1）梯度消失我在实现过程中犯的第一个错误是没有循序渐进。仗着自己写过一些神经网络的代码以为手到擒来，直接按照LeNet-5的结构写，过于复杂的结构给测试和调试都带来了很大的麻烦，可谓不作死就不会死。简单分析一下LeNet-5的结构：第一层8个5*5的卷积核，第二层分别作2*2pooling，第三层16个5*5的卷积核，第四层2*2pooling，随后是三个节点数分别为120、84、
基于随机梯度下降(SGD)的优化算法，在深度学习特别是NLP领域是非常重要的，很多NLP任务都可以转化为对其核心函数进行最小化的数学问题。AdamW随机梯度下降优化算法，相比经典SGD优化算法，采用自适应机制自动调整梯度下降的学习率，模型训练过程基本不需要干预，目前广泛应用于BERT等NLP模型的预训练中。为什么要用AdamW经典的随机梯度下降(SGD)优化算法在深度学习取得不错的成绩，但由于相同
