在牛客刷题来总结一下，发现总结后的吸收效果更好，有表达不清和理解错误的地方希望大家指出。从原理上，梯度消失和爆炸都是由链式求导法则引起了，区别在于在链式法则的连乘过程中，某个参数的引起的改变是被无限缩小（梯度消失）还是无限放大 （梯度爆炸）。故这里只讨论一下梯度消失的问题。梯度消失产生是由于链式法则的无限缩小引起的：其中的“无限”体现在网络的层数，“缩小”则由不合适的激活函数引起。（1）网络层数过
# 理解与实现 PyTorch 中的梯度消失
在深度学习中，梯度消失是一个常见且重要的问题。尤其是当我们使用深层的神经网络时，梯度消失可能会导致模型训练失败或学习效率极低。本文将引导您了解什么是梯度消失，并详细介绍如何在 PyTorch 中实现一个简单的示例，以帮助理解该问题的根源。
## 梯度消失的流程
为了便于理解，我们将梯度消失的处理流程分为几个步骤，使用下表展示：
| 步骤
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
转载
2024-01-29 10:38:41
246阅读
# PyTorch检测梯度消失：理论与实践
在深度学习中，梯度消失（Vanishing Gradient）是一个常见的问题，尤其是在训练深层神经网络时。梯度消失现象会导致梯度更新变得极其微小，使得模型难以学习有效的特征。本文将探讨梯度消失现象的原因、如何在PyTorch中检测它，并通过实际代码示例展示如何实现相关检测。
## 梯度消失的原因
梯度消失主要发生在深度神经网络中，尤其是使用 si
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
转载
2024-05-15 07:46:25
73阅读
构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。搭建计算图的过程，称为“正向传播”，这个是需要我们自己动手的，因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
转载
2023-09-27 18:42:33
118阅读
在深度学习模型的训练过程中，特别是在使用像 PyTorch 这样的框架时，“ReLU”激活函数的使用常常导致“梯度消失”问题。这个问题直接影响了模型的收敛性和最终准确率，尤其是在较深的神经网络中。本文将深入探讨在 PyTorch 中使用 ReLU 造成的梯度消失问题的背景、现象、根因分析、解决方案、验证测试步骤以及预防和优化方案。
### 问题背景
在实施深度学习模型时，激活函数的选择对模型性
## PyTorch 梯度消失调试方法
在深度学习中，梯度消失是一个常见的问题，尤其是在处理深层神经网络时。为了帮助你更好地理解如何在 PyTorch 中调试梯度消失的问题，下面将基于一个系统化的流程为你讲解。
### 流程步骤
我们将在以下表格中列出调试步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-11 04:15:42
201阅读
41激活函数与GPU加速sigmoid /Tanh 会出现梯度离散问题，就是梯度为0（导数为0） relu 在x=0处不连续，x小于0时梯度为0，x大于0梯度为1不变，利于串行的传播，这样就不会出现梯度爆炸或梯度离散的情况 relu x小于0时梯度为0，为解决这个在x小于0部分 设置了y=a*x，使得有一定的梯度a而不是0，斜角一般默认0.02的样子 selu=relu+指数函数，使得在x=0出也
转载
2023-08-07 10:27:47
522阅读
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
转载
2024-05-11 09:53:24
434阅读
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
转载
2024-05-07 23:03:07
131阅读
## PyTorch中的梯度裁剪能解决梯度消失吗？
### 引言
在深度学习中，梯度消失是一个常见的问题。当神经网络的层数较多时，反向传播算法会将梯度从输出层传递到输入层，这就导致了梯度下降过程中的梯度逐渐减小，甚至趋近于零。梯度消失会导致训练过程变得缓慢，甚至无法收敛到最优解。为了解决这个问题，PyTorch提供了梯度裁剪的功能。
### 梯度裁剪的作用
梯度裁剪是一种通过限制梯度的大小
原创
2023-10-30 13:03:07
329阅读
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
转载
2020-04-07 14:21:00
509阅读
2评论
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。 ...
原创
2018-08-27 09:31:27
379阅读
深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为的多层感知机的第层的权重参数为，输出层的权重参数为。为了便于讨论，不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity mapping）。给定输入，多层感知机的第层的输出。此时，如果层数较大，的计算可能会出现衰减或爆炸。举个例...
原创
2021-06-01 16:44:51
685阅读
解决梯度爆炸和梯度消失的办法
原创
2021-09-02 15:15:54
1147阅读
#0 概述 在神经网络模型中，如果网络的层数很多，则可能会出现梯度爆炸或者梯度消失问题。顾名思义，梯度爆炸意思是梯度太大了，可能会超出计算机可表示的数值范围；梯度消失意思是梯度太小了。 #1 梯度爆炸 ##1.1 梯度爆炸的成因 以多层感知机为例，第t层的输出为： \(f_{t}(h^{t-1})= ...
转载
2021-08-16 21:09:00
498阅读
2评论
因为根据链式法则，最靠近input的参数更新值为后面每一层梯度相乘，这样参数0~1的累乘会造成梯度消失，接近于0。 梯度爆炸一般是不稳定的模型或者计算造成，如某一层梯度过大。 ...
转载
2021-08-18 09:41:00
223阅读
2评论
文章目录1.为什么深层的神经网络难以训练？2.如何找出超参数的最优值？3.非线性激活函数的重要性与性质？4.常见的激活函数与常见选择？5.Batch_Size值的选择？6.归一化与批归一化？7.为什么要dropout正则化？8.常用的数据增强方法？ 1.为什么深层的神经网络难以训练？原因一：梯度消失 梯度消失指前面层的学习显著慢于后面层的学习。 消失原因也有多种，比如学习率（learning_r
梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】.出现原因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乘积项。用下面这个例子来理解：这是每层只有1个神经元的例子，每个神经元的激活函数都是
转载
2024-08-24 20:44:03
105阅读
