主要内容梯度检测随机初始化神经网络算法步骤总结一、梯度检测在采用反向传播算法时很容易产生于一些小的 bug(程序错误)，当它与梯度算法或者其他算法一起工作时，看起来能正常运行并且代价函数也在逐渐变小，但最后的到的神经网络的误差会比无 bug 的情况下高出一个量级，这时采用梯度检测就能很好的避免这些问题在每次使用神经网络或者其他复杂模型中实现反向传播或者类似梯度下降算法时，都建议做梯度检测梯度检验的
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2024-02-02 13:47:58
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如何理解梯度爆炸和梯度消失何为梯度消失，产生的原因是什么？梯度消失的最核心原因是，选择的优化方法不能很好的应对多层结构。在利用链式法则，求导的过程中导致梯度逐层衰减，最后消失。反之如果每次求导之后，梯度的值大于1，通过累乘就会产生爆炸的结果，即梯度爆炸。梯度消失带来的后果是：较深的神经元中的梯度变为零，或者说，消失了。这就导致神经网络中较深的层学习极为缓慢，或者，在最糟的情况下，根本不学习。神经元
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2023-05-18 11:08:35
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计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network’s output）Note:在编程实现一个神经网络的时候，有一个注意点就是我们要记得保存每一步计算出来的和,以及每一步的、等，以便我们进行反向传播。下图是有一个隐藏层的简单两层神经网络结构：
其中，表示输入特征，表示每个神经元的输出，表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（隐藏层为1），下标表示该层的第几个神经元
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2023-08-09 11:40:42
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神经网络中的梯度爆炸一、什么事梯度爆炸？“梯度爆炸指神经网络训练过程中大的误差梯度不断累积，导致模型权重出现重大更新。会造成模型不稳定，无法利用训练数据学习” 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向和合适的量更新网络权重。 在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常
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2023-09-16 22:17:00
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本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。整体步骤确定网络模型初始化权重参数对于每个样例，执行以下步骤直到收敛计算模型输出：forward propagation计算代价函数：比较模型输出与真实输出的差距更新权重参数：back propagation确定网络模型神经网络模型由输入层（layer 1）、中间层（layer 2,..,L-1）、输出层（layer L）三部分组成。
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2024-03-12 19:47:41
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今天想结合实验及公式讨论下，二维卷积神经网络下，初始化为0初始化为常数kaiming初始化3种初始化方式的结果。 并分析复杂模型不能初始化为0的根本原因。1. 实验背景先介绍下实验模型，用的是Pytorch下两层卷积网络，各接BN层和ReLU层：class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super(Model, self).__init__()
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2023-11-14 03:10:26
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简单的花一点时间总结一下梯度的计算情况。要尽量少花一点的时间来总结基础知识，多去写写代码，调一下bug，再不调连debug都忘了。什么是梯度下降法？什么又是梯度？只看概念的话记不住，主要是理解。梯度：高数的知识，是个向量，每点只有一个梯度。=梯度的方向：与这个函数在该点增长最快的方向一致。梯度的大小：|梯度|=max(方向导数)，具体概念都是高数的知识。上式要一阶可导。梯度下降法：求损失函数最小值
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2023-09-04 11:23:11
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先构造一个如下图所示的简单神经网络图中的直线均表示从左到右的箭头。我们的目标是求字典型变量grads，grads['W']表示损失函数关于权重W的梯度，grads['b']表示损失函数关于偏置b的梯度。如下图所示我们构造一个神经网络类simpleNet来实现求梯度的的目标，代码如下所示import sys,os
sys.path.append(os.pardir)
import numpy as
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2024-04-20 18:41:05
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之前刚开始学神经网络的时候的一些笔记。最近发现一个综述性论文不错： 《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》梯度下降：导出的梯度方向是函数值增大的方向，因此最小值应该减去梯度，也就是向梯度的反方向走 （1）批量梯度下降BGD 全部m个样本总体的平均来更新参数。训练慢，但参数容易得到最优。样本数据集小的时候用 （2）随机梯度下降SGD m个
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2023-10-29 09:06:35
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上一章中我们学习了神经网络怎么通过梯度下降算法学习权重和偏移的。但是我们的讨论中缺了一块：我们没有讨论如何去计算损失函数的梯度。本章中，我将介绍一个计算梯度的快速算法：逆向传播算法(backpropagation)。BP算法在1970年代首次被提出，但是直到David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 和Ronald Williams 1986年的一篇论文，人们才意识到它的重
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2024-01-16 21:00:34
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什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和
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2023-10-18 23:51:40
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什么是梯度消失？定义：梯度消失 （Vanishing Gradients） 在梯度下降中， 随着算法反向的反馈， 梯度会越来越小，最终没有变化，此时并没有收敛到比好的解，这就是梯度消失的问题。梯度爆炸 梯度爆炸原理跟梯度消失一样，反向传播时，导数大于1，导致梯度增加。解释：梯度消失，好比你在往下走楼梯，楼梯的梯度很小，你感觉不到在下楼......放在ml里面，就是在梯度下降公式里wi =
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2024-01-06 20:33:00
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从直觉上来讲，RNN可以被视为不同层之间共享相同参数的、非常深的前馈网络。对于S-RNN，梯度包括了对于同一个矩阵W的重复的乘法，因而使得梯度非常容易消失或者爆炸。门机制在某种程度上通过避免对单一矩阵进行重复的乘法操作从而缓解了这一问题。 想进一步的了解RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，参考Bengio等人[2016]中的10.7节。想要了解在LSTM(GRU)中使用门结构的动机以及它们和解决RN
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2023-08-21 13:25:05
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目录什么是梯度消失梯度消失产生的原因梯度消失解决方法什么是梯度消失梯度消失问题( vanishing gradient)是在早期的BP网络中比较常见的问题。这种问题的发生会让训练很难进行下去，看到的现象就是训练不再收敛——Loss过早地不再下降,而精确度也过早地不再提高。梯度消失产生的原因我们还是来看一个具体的例子: 就是两个节点首尾相接组成的神经网络(应该说连“线”都算不上)，这其中位
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2023-12-19 05:30:43
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神经网络中出现的梯度问题：关于梯度问题我们首先要明白梯度会出现什么样的情况，然后才能根据这些情况去解决遇到的问题，话不多说现在开始常见的梯度问题是什么？一般就是两种：梯度弥散和梯度爆炸问题描述：1、梯度弥散：现象：刚开始损失下降较快，后面损失直接不变了2、梯度爆炸：现象：刚开始梯度迅速下降，后快速反弹增大原因分析：一、造成梯度弥散的原因 1、激活函数饱和 2、样本中的奇异样本引起模型无法收敛（奇异
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2023-08-10 16:32:23
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一、概述 梯度下降法（Gradient descent ）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法 ，要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值 ，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则
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2024-08-20 20:09:31
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一、概念神经网络是已知自变量x和真实结果y，要求拟合出F(x)。 神经网络的架构可以看做是黑箱测试，但你不知道黑箱指代的F(x)到底是什么，不过没关系，我们知道其中的参数（是随机初始化的），即神经元之间做连接的那些个边指代的权值。一个神经网络的参数是非常庞大的，自变量一般是非常多个，以至于参数也是有很多，且神经网络一般会有很多个隐藏层，所以一个神经网络是一个多元复合函数。我们向黑箱中输入你的自变量
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2023-09-05 10:32:33
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我们一同学习了损失函数的概念以及一些常用的损失函数。你还记得我们当时说的么：模型有了损失函数，才能够进行学习。那么问题来了，模型是如何通过损失函数进行学习的呢？在接下来，我们将会学习前馈网络、导数与链式法则、反向传播、优化方法等内容，掌握了这些内容，我们就可以将模型学习的过程串起来作为一个整体，彻底搞清楚怎样通过损失函数训练模型。下面我们先来看看最简单的前馈网络。前馈网络前馈网络，也称为前馈神经网
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2023-11-15 16:28:26
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计算机实现参数的自动梯度计算，方法可分为以下三类- 数值微分
- ∆x难以确定，太小会引起舍入误差，太大则增加截断误差，虽然实现非常简单，但实用性较差，计算复杂性高，因为需要为每个参数单独施加扰动，若参数数量为N ，则复杂度为 O(N^2)
- 符号微分
- 一种基于符号计算(代数计算)的自动求导方法，用计算机来求解带变量的数学表达式，变量被看作符号，不需要代入具体的值，输入和输出都是数学表达
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2023-08-28 12:54:34
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一、什么是梯度消失和梯度爆炸1. 梯度消失(gradient vanishing problem) 我们知道神经网络在进行反向传播(BP)的时候会对参数W进行更新，梯度消失就是靠后面网络层(如layer3)能够正常的得到一个合理的偏导数，但是靠近输入层的网络层，计算的到的偏导数近乎零，W几乎无法得到更新。2. 梯度爆炸(gradient exploding p
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2024-02-03 10:40:46
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