文章目录问题1：梯度消失问题2：梯度爆炸问题3：过拟合问题4：欠拟合问题5：退化现象 问题1：梯度消失定义：网络反向传播权值越算越小到最后权值可以忽略不计了。判断方法：随着隐藏层数目的增加，分类准确率下降。原因：网络太深，网络权重更新不稳定造成的，本质上是因为梯度方向传播的连乘效应。解决方案：①使用Relu、LeakRelu、Elu等激活函数；ReLU的作用：①解决了梯度消失、爆炸的问题②计算方
文章目录梯度消失 梯度爆炸什么是梯度消失（弥散）为什么会出现梯度消失RNN的梯度消失和普通DNN的不同之处LSTM怎么防止梯度消失和爆炸过拟合什么是过拟合解决过拟合的方法1.
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一、梯度消失梯度消失出现的原因：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，以及激活函数选择不当，比如sigmoid函数。梯度消失的表现：模型无法从训练数
1.ResNet的借鉴点 层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数变深成为可能。 2.介绍 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用， ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力，其网络
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2020-08-18 23:22:00
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梯度消失RNN循环神经网络:长期依赖效应，RNN并不擅长处理。RNN中某一单元主要受它附近的单元的影响。一个很深的神经网络进行反向传播时，梯度很难从后层nn传播回去。即它很难影响靠前层的权重。RNN有同样的问题。后面层的输出误差很难影响前面层的计算。基本的RNN模型会有很多局部影响，某一单元主要受它附近的单元的影响。这意味着很难让一个神经网络能够意识到它看到的是单数名词还是复数名词，然后在序列后面
本文简要介绍梯度消失 (gradient vanishing) 和梯度爆炸 (gradient exploding) 问题，并给出一些可行的解决方法。 文章目录1. 梯度推导过程2. sigmoid函数的性质3. 梯度消失与梯度爆炸的原因4. 一些其他的激活函数4.1 tanh函数4.2 ReLU函数5. 解决方案5.1 Batch Normalization 批标准化5.2 选用ReLU、lea
梯度消失和爆炸的解决之道~
梯度消失和梯度爆炸的解决之道因为梯度不稳定，因此产生梯度消失和梯度爆炸的问题出现原因梯度消失和梯度爆炸是指前面几层的梯度，因为链式法则不断乘小于（大于）1的数，导致梯度非常小（大）的现象；
sigmoid导数最大0.25，一般都是梯度消失问题。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
参考：LSTM如何解决梯度消失问题
原创
2022-07-18 11:15:04
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随着神经网络层数的增加，会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，下面细说下问什么会出现： 起初的学习率固定。 下面来看几组通过增加隐藏层层数后的学习率变化图：
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2017-10-20 14:59:00
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1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数(非线性来自于非线性激活函数），因此整个深度网络
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2023-01-10 11:44:36
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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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析：（1）梯度消失：根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况，也可以用Batch Normalization解决这个问题。关于深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？参见：https://www.zhihu.com
原创
2021-03-26 14:00:50
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采用 sigmoidsigmoidsigmoid 为激活函数，当反向传播使用 链式法则 的时候会有连乘，就会出现梯度
原创
2022-07-18 11:25:33
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穷取法计算量太大，搜索空间太大，不太现实 分治算法，各个击破 分治算法，不适合非凸函数，会陷入局部最优，凸函数，任取两点，画一条线段，线段的值都在曲线上面或者曲线下面，神经网络参数数量过大，划分空间去搜索也是没法划分的 梯度的下降法，站在当前节点，梯度下降的方向，就是往最小值的方向 梯度就是导数，学习率不要过大，防止跳跃太大，对比人，人生道理都是一样 贪心思想，只看眼前最好的，也是只能得到局部最优
Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性。结合上面的实验，作者们认为神经网络的退化才是难
梯度消失和梯度爆炸是深度学习网络结构中经常提到的概念。都是梯度异常使得参数无法更新或者产生剧烈震荡，导致模型得不到正确参数。有一点要清楚：在解释梯度消失和爆炸原因的时候，10个人中有8个人会仅仅提到激活函数，诚然激活函数确实有重要影响，但是梯度消失和爆炸其实是梯度和神经元权重值共同作用的结果，所以参数初始化也很重要，后面会给出具体解释。神经网络一度倾向于做的很深、层数多，参数更新依赖于链式法则求导
前言Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。目前几乎已经成为DL的标配了
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2022-12-02 21:09:04
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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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目录 梯度消失原因之一：激活函数 梯度消失原因之二：初始化权重 不同损失函数下RNN的梯度消失程度对比 实践中遇到梯度消失怎么办？ 参考资料在实践过程中，RNN的一个缺点是在训练的过程中容易梯度消失。梯度消失原因之一：激活函数sigmod的导函数峰值为0.25，由于反向传播的距离越长，连乘的小数越多，所以sigmod一定会产生梯度消失，并且很严重。但是因为tanh的导函数峰值为1，所以t
梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深，网络权值更新不稳定造成的，本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。对于更普遍的梯度消失问题，可以考虑用ReLU激活函数取代sigmoid激活函数。另外，LSTM的结构设计也可以改善RNN中的
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2020-04-07 14:21:00
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