·1 梯度下降和随机梯度下降的区别？https://www.nowcoder.com/discuss/619071-1 标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差，而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例的更新的。1-2 标准梯度下降中，权值更新的每一步对多个样例求和，需要更多的计算1-3 标准梯度下降，由于使用真正的梯度，标准梯度下降对于每一次权重更新经常使用比随机梯度
今天我们尝试用最简单的方式来理解梯度下降，在之后我们会尝试理解更复杂的内容，也会在各种各样的案例中使用梯度下降来求解（事实上之前线性回归模型中我们已经使用了它）。梯度下降的原理在数据科学中，我们经...
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2019-01-21 08:11:47
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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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文章目录一 前言二 自适应梯度算法之AdaGrad三 随机梯度下降法SGD四 特征缩放 Feature Scaling五 Gradient Descent 背后的数学原理 (重要！！！)六 结束语 一 前言 在前一篇文章 机器学习之回归(Regression)再理解 中小编提到了梯度下降，我们知道在设定好损失函数后，只要loss函数是可微分的，我们就可以通过Gradient Descent
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
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2024-05-11 09:53:24
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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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Android其本质就是在标准的Linux系统上增加了Java虚拟机Dalvik，并在Dalvik虚拟机上搭建了一个JAVA的application framework，所有的应用程序都是基于JAVA的application framework之上。 Android主要应用于ARM平台，但不仅限于ARM，通过编译控制，在X86、MAC等体系结构的机器上同样可以运行。 应用程序层、应用程序框架层、系
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2023-08-16 20:52:49
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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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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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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
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
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2024-03-16 00:14:55
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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
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2024-05-09 13:39:33
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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，...
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2021-06-18 16:07:15
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【直观理解！】什么是梯度？博士带你快速啃透神经网络核心概念“梯度”！一个视频讲明白！-人工智能/损失函数/偏微分/激活函数/感知机_哔哩哔哩_bilibili回归就是根据已有的数据的分布建立神经网络的模型，去预测未知的数据。分类就是希望用一条直线或者曲线将已知的数据分成两类或者多类。所谓梯度下降就是沿着梯度所指出的方向一步一步向下走找出损失函数最小值的过程。梯度就是函数在某个方向上的导数。函数有多
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2023-08-03 10:45:14
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PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch这种模式可以让梯度玩出更多花样，比如说梯度累加（gradient accumulation）传统的训练函数，一个batch是这么训练的：for i,(images,target) in enumerate(train_loader):
# 1. input output
images = images.cud
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2023-08-08 10:52:27
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目录前言 自定义梯度说明gradient_override_map的使用多输入与多输出op利用stop_gradient参考【fishing-pan： 转载请注明出处】前言 在Tensorflow中大部分的op都提供了梯度计算方式，可以直接使用，但是有少部分op并未提供。此时，就需要使用
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2024-03-24 14:36:29
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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
原创
2021-09-02 15:15:54
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