问题引入随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。为什么？ 消失的梯度问题（The vanishing gradient problem）先看一组试验数据，当神经网络在训练过程中, 随epoch增加时各隐藏层的学习率变化。两个隐藏层：[784,30,30,10] 三个隐藏层：[784,30,30,30,10] 四个隐藏层：[784,30,30,30,30,10]可以
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2024-06-21 22:18:21
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1. 梯度计算https://www.youtube.com/watch?v=LGA-gRkLEsIhttps://marcovaldong.github.io/2016/05/16/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9A%84%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C
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2024-03-22 14:09:41
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前言本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中，梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。- 预训练加微调
- 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）
- 使用不同的激活函数
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正向传播：把数据输入到神经网络，这些数据会沿着神经网络正向的传递，传递过程中会一层一层一个一个的感知机（也就是感知机上的参数W和b对结果产生的影响，有的对输出的结果影响大，有的对输出的结果产生的影响小）进行操作之后，最后得出结果反向传播：当一个神经网络还没有训练好的时候，它的判断结果是有偏差的，这个偏差也是依赖于W和b，如果某个w或者某个b，它对判断的结果产生重大的影响，那么当这个判断结果有偏差的
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2024-09-11 12:32:05
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1.batch normalization的原理在神经网络训练过程中，由于网络参数根据梯度下降在不断的变化，每经过一个网络层数据的分布都会发生不同的改变。我们将这种由于网络参数更新造成的数据分布变化称为Internal Covariate Shift。Internal Covariate Shift会导致输入数据分布向某一个方向偏移，从而造成网络数据训练缓慢。以sigmoid激活函数构建的网络为例
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2024-09-11 18:49:38
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RNNRNN：产生梯度消失或者爆炸的原因：跟随时间序列连续相乘，当w>1时，造成w变化很小，但时间序列后面的y值会变化较大，这样也就是偏导数较大，也就是梯度爆炸了。 当w<1,时，即使w从0.01变化到0.99，时间序列后面的y也不会有多大变化，也就是偏导数很小，也就是梯度消失了。 实质就是因为rnn增加了时间序列，导致连乘更多。LSTM：下图所示，从左往右是时间序列，从下往上是lst
如何确定是否出现梯度爆炸？训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。训练过程中，模型损失变成 NaN。如果你发现这些问题，那么你需要仔细查看是否出现梯度爆炸问题。 以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。训练过程中模型梯度快速变大。训练过程中模型权重变成 NaN 值。训练过程中，每个
好久没有更新blog了，最近抽时间看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感觉小有收获，分享给大家。 了解深度学习的同学可能知道，目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题（vanishing gradient problem），或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题。那么到底什么是梯度消失呢？这个问题又是如何导致的呢？这就是本
在实际训练过程中，经常出现隐含层因数据分布不均，导致梯度消失或不起作用的情况。如采用sigmoid函数或tanh函数为激活函数时，如果数据分布在两侧，这些激活函数的导数就接近于0。这样一来，BP算法得到的梯度也就消失了。如何解决这个问题？ Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位学者提出了批标准化（BatchNormalization）方法。Batch Normalizat
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2024-05-01 23:43:48
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文章目录第6章 梯度反向传播算法6.1 基本函数的梯度6.2 链式法则6.3 深度网络的误差反向传播算法6.4 矩阵化6.5 softmax损失函数梯度计算6.6 全连接层梯度反向传播6.7 激活层梯度反向传播6.8 卷积层梯度反向传播6.9 最大值池化层梯度反向传播 第6章 梯度反向传播算法本章的核心问题是： 给定参数化模型的损失函数 ，其中 是输入数据， 是模型参数，需要计算损失函数关于
【剑指offer】系列文章目录 文章目录【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸为什么会产生梯度消失和梯度爆炸代码示例 梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中常见的问题，这些问题可能导致模型无法训练或者训练过程非常缓慢。【文末配有代码，可以参考代码案例进行理解以下概念】梯度消失指的是在反向传播过程中，模型的某些层的梯度非常小，甚至接近于0，导致这些层的参数几乎无法更新。这种情
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2024-09-12 16:20:41
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首先，梯度消失分为两种情况：1、在 CNN 中；对于前者，即使发生梯度消失（例如使用了 sigmoid 激活函数），并不是说整个网络的梯度都消失了，而是网络靠近输出层的部分梯度较大，越往前梯度越小。也就是说，梯度消失只发生在网络前几层。如此说来，只需对网络每层的梯度按照不同的比例进行缩放（例如每往前一层，梯度乘一个大于一的因子 gamma），就能保证每层的梯度的数量级基本相同。而事实上，在进行参数
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2024-03-30 07:44:27
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一、产生原因假设我们使用的激活函数为sigmoid函数。其导数为g(x)*(1-g(x))，图像如下：也就是sigmoid函数导数最大值为0.25。当我们根据链式法则进行反向求导的时候，公式最终是权重和sigmoid导数的连乘形式，如下：如果使用一个均值0标准差为1的高斯分布来初始化权值，所有的权重通常会满足 |w|<1，而激活函数f的导数也是0-1之间的数，其连乘后，结果会变的很小，导致梯
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2024-06-14 14:26:45
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梯度不只一种计算公式！不同的方法产生不同的梯度，如采用线性滤波方法，或采用形态学梯度方法……梯度定义：（1）采用线性滤波方法求梯度直接按照上述定义。不过“计算梯度的关键问题之一是如何数字化地估计Gx和Gy”，有几种经典的估计方法，如Sobel、Prewitt、Roberts，以Sobel方法为例，它提供了两个3x3矩阵：（图 *）这两个矩阵的作用是：将上述定义的Gx、Gy代入振幅计算公式近似计算梯
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2024-04-26 09:27:34
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首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子： 这个表达式描述了一个使用sigmoid函数的二维神经元（输入x和权重w）。
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2024-01-31 17:49:23
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一、介绍梯度下降是常用的卷积神经网络模型参数求解方法求参数过程即最小化损失函数过程。比如有一个含有D个训练数据的数据集，损失函数如下：下面比较8种梯度下降方法：批量梯度下降法（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降法（Stochastic gradient descent） 小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent） Nestero
图像梯度前言Sobel算子算子的定义Sobelx效果演示Sobely效果演示完整轮廓直接计算复杂图片的轮廓Scharr算子与laplacian算子scharr算子的定义laplacian算子定义三种算子的效果对比结尾 前言前面的文章中我们介绍了用膨胀和腐蚀得到了图像轮廓，图像梯度也是一种可以得到图像轮廓的方式，同时他也是边缘检测的其中一个步骤，下面我们来介绍各种可以求得图像梯度的算子。假设我们有
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2023-10-21 21:50:07
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梯度的计算对于pytorch来说，可能对于我们而言最实用的功能就是它的梯度自动计算功能，因为有了这个功能，我们可以在逻辑允许的范围内随意定义模型的结构(所以会出现什么200多层的神经网络)，而不用担心梯度计算的问题。 pytorch计算梯度的方式为反向传播，也就是从结尾那里开始计算，因为高数曾经告诉我们，导数是有法则的x = torch.tensor([[1., 0.], [-1., 1.]],
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2023-11-06 14:02:32
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可视化网络模型 Caffe目前有两种常用的可视化模型方式：使用Netscope在线可视化Caffe代码包内置的draw_net.py文件可以可视化网络模型Netscope Netscope能可视化神经网络体系结构（或技术上说，Netscope能可视化任何有向无环图）。目前Netscope能可视化Caffe的prototxt 文件。网址为： ethereon.github.io/netscope
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2024-08-12 11:46:26
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基本数学原理由线性回归算法我们可得：在目标函数J(θ)得到后，我们并不一定能够直接进行求解，而应用梯度下降算法可以对J(θ)进行求解。梯度：对J(θ)求偏导得到的斜率，方向为上升梯度下降即为方向向下的梯度，可以应用于求最小值梯度下降算法即为通过一次一次的迭代优化，不断调整我们的梯度下降方向，直至求出一个近似最优解。优化步骤找到当前合适的优化方向进行一次小幅迭代按照迭代的方向和步伐对参数进行更新权重
