积分梯度是一种神经网络可解释性方法此方法首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出
原创
2022-11-25 03:27:00
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梯度一词有时用于斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。
原创
2021-06-07 17:02:48
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梯度场有很多有趣的性质，独立路径能极大地简化计算量。对于简单的向量场，我们可以用猜测法找出势函数，从而判断其是否是梯度场，但是对于复杂的向量场，就必须使用一套行之有效的方案。
原创
2022-01-16 17:54:35
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梯度一词有时用于斜度，也就是一个曲面沿着给定方向的倾斜程度。梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿
原创
2022-04-08 10:04:25
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梯度场有很多有趣的性质，独立路径能极大地简化计算量。对于简单的向量场，我们可以用猜测法找出势函数，从而判断其是否是梯度场，但是对于复杂的向量场，就必须使用一套行之有效的方案。
原创
2021-06-07 17:02:37
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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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梯度消失、梯度爆炸 梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的， 最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激活函数的导数值使得整体的乘积梯度结果变得越来越小，也就出现了梯度消失的现象。 梯度爆炸：同理，出现在激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。但是梯度爆炸不如梯度消失出现的机会多。 ...
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2018-08-27 09:31:27
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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
在学习深度学习时遇到了个新名词：随机梯度下降－－可以想象把一个篮球扔到群山之中，让它自由滚动，直到滚动到最低点．找最低点的过程也是机器学习模型训练的过程．对于篮球来说在现实世界中有万有引力会牵引它走向最地点．在计算机的世界里谁来告诉迷茫的篮球该往何处呢？如果把山川地表看成是由函数绘制的，在地表上随机放一个篮球，然后让这个篮球不断的往低洼的方向运动，就有可能找到最低点是不是?那是不是传说中有种秘法可
原创
2021-04-30 23:15:33
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积分是微积分学与数学分析里的一个核心概念。通常分为定积分和不定积分两种。不定积分的定义不定积分的定义牛顿-莱布尼茨公式
原创
2022-03-23 15:24:48
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原文链接:http://ihoge.cn/2018/GradientDescent.html最近在看机器学习相关的基础算法原理,意外发现一个大神的分享网页,简洁并且语言精炼,思路很清楚,仔细研究会对算法原理有新的理解,另外还有代码分享,可以手码.引言李航老师在《统计学习方法》中将机器学习的三要素总结为：模型、策略和算法。其大致含义如下：模型：其实就是机器学习训练的过程中所要学习的条...
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2021-09-01 16:13:48
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问题描述
先来看看问题描述。
当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。
下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。
结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整体速度都要大于layer1.
我们又取每层layer中参数向量的长度来粗略的估计该层的更新速
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2019-08-18 17:52:00
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1. 什么是梯度弥散和梯度爆炸（发生原因）梯度弥散：由于导数的链式法则，连续多层小于1的梯度相乘会使梯度越来越小，最终导致某层梯度为0。梯度爆炸：由于导数的链式法则，连续多层大于1的梯度相乘会使梯度越来越大，最终导致梯度太大的问题。
2. 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响梯度弥散：会使得网络前几层的参数不再更新，最终导致模型的性能很差梯度爆炸：会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，极
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2022-02-23 16:49:58
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给定误差函数，学习率，甚至目标变量的大小，训练神经网络可能变得不稳定。训练期间权重的较大更新会导致数值上溢或下溢，通常称为梯度爆炸（gradients exploding）。梯度爆炸在递归神经网络中更为常见，例如LSTM，因为梯度的累积在数百个输入时间步长上展开。梯度爆炸的一种常见且相对容易的解决方案是：在通过网络向后传播误差并使用其更新权重之前，更改误差的导数。两种方法包括：给定选定的向量范数
NaN的意思是not a number,不是一个数字。1、梯度爆炸一般loss的相关量是w——> w的相关量（更新方式）是梯度——>和梯度有关原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值，你会发现loss随着迭代有明显的增长，最后因为loss值太大以致于不能用浮点数去表示，所以变成了NaN。可采取
梯度：是一个包含n个偏导数的向量 ...
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2021-07-23 16:40:00
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积分落户与积分查询：软考在居住证制度中的技术支撑
随着我国城市化进程的快速发展，大城市的落户政策日益严格，其中积分落户制度逐渐成为一种常见的控制人口迁入的方式。而在这一制度中，软件考试（软考）作为衡量个人技能水平的重要手段，对于申请人的积分具有重要影响。本文将详细探讨积分落户制度下的积分查询与软考之间的紧密关系。
一、积分落户制度的背景与意义
积分落户制度是我国大城市为控制人口规模、优化人口
积分是微积分学与数学分析里的一个核心概念。通常分为定积分和不定积分两种。不定积分的定义不定积分的定义牛顿-莱布尼茨公式
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2021-07-08 10:50:41
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梯度是向量，每一维都是对应维度的偏导数 In multiple dimensions, the gradient is the vector of (partial derivatives) along each dimension
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2020-11-05 19:33:00
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解决梯度爆炸和梯度消失的办法
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2021-09-02 15:15:54
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