详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法

最新推荐文章于 2025-06-28 18:08:14 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 梯度消失 梯度爆炸
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Blankit1/article/details/90603780
在深度学习里，神经网络模型误差从后往前传播时，随模型深度增加，易出现梯度爆炸或梯度消失问题。博客主要围绕解决这两个问题展开。

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参考
在深度学习中， 误差在神经网络模型从后往前传播的过程中，随着模型的深度的增加，容易出现梯度炸或者梯度消失的问题。
解决梯度消失、爆炸主要方法：
在这里插入图片描述

Python深度学习实践：梯度消失和梯度爆炸的解决方案
AI天才研究院
09-20 1876
在深度学习领域，特别是在训练深层神经网络时，梯度消失和梯度爆炸是两个普遍存在的问题。这些问题限制了网络的训练效率和性能，特别是当网络层数增加时。梯度消失指的是梯度在反向传播过程中变得非常小，导致权重更新几乎为零，从而阻碍了学习过程。相反，梯度爆炸则是梯度变得异常大，超过了数值的正常范围，可能导致权重更新过于剧烈，甚至引发数值不稳定和崩溃。梯度裁剪：通过设置阈值来限制梯度的大小，保证梯度更新不会过大或过小。激活函数选择：选择具有良好导数特性的激活函数，如ReLU，减少梯度消失的风险。权重初始化。
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸的原因及解决办法
weixin_39683172的博客
12-17 1452
一、引入：梯度更新规则目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，更新优化深度网络的权值。这样做是有一定原因的，首先，深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f(x)，因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数：我们最终的目的是希望这个多元函数可以很好的完成输入到输出之间的映射。二、梯度消失、爆炸的原因下图...
【机器学习300问】77、什么是梯度消失和梯度爆炸？
qq_39780701的博客
04-19 6353
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
梯度消失，梯度爆炸
weixin_37136725的博客
12-22 499
在多层神经网络训练中，以反向传播的方法使用梯度下降更新权重参数，即权重参数的更新计算从后（输出层）向前（输入层）。由于后层的梯度影响到前层的梯度，导致梯度消失（vanishing gradient）或梯度爆炸（exploding gradient），其本质原因是激励函数的导数 与 权重参数的乘积总大于1（梯度爆炸）或总小于1（梯度消失）。
深度学习——梯度爆炸与梯度消失
最新发布
WL6631的博客
06-28 798
梯度问题分析与解决方案 梯度爆炸和梯度消失是深度学习中常见的数值不稳定问题。梯度爆炸表现为梯度值过大导致参数失控，原因包括深层网络、不当的权重初始化和激活函数选择等。解决方法有梯度裁剪、调整学习率、改进初始化和使用ReLU等激活函数。梯度消失则表现为梯度趋近零导致训练停滞，可通过更换激活函数、使用残差连接、BatchNorm和优化模型结构来解决。调试时建议监控梯度分布、简化模型和逐步验证改进效果。
梯度爆炸和运行环境保存（torch.save）
qq_32425195的博客
10-27 694
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/32154263 通过tensorboard检测梯度值和参数值来查找原因。
机器学习损失函数详解：定义、种类及其在模型优化中的应用，附源码
06-21
文中还通过具体代码示例展示了如何使用MSE进行模型训练，并讨论了梯度爆炸问题及其解决方案，如调整学习率、初始化权重等方法。最终，文章总结了损失函数在模型训练中的作用，指出损失函数不仅用于衡量模型性能，还...
【AI知识】激活函数介绍（sigmoid & Tanh & Relu）+ 梯度爆炸 / 消失及解决办法
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
12-14 944
【AI知识】激活函数介绍（sigmoid & Tanh & Relu）+ 梯度爆炸 / 消失介绍
深入了解梯度消失与梯度爆炸
qq_43456497的博客
05-12 1206
本文探讨深度学习中经常会提到的概念–梯度消失与梯度爆炸。他们是影响模型收敛，学习好坏的一个重要因素，对此现象也提出了对应的解决方案。在此记录其概念，原因和相关的解决方案，仅供参考。
Coursera | Andrew Ng (02-week-1-1.10)—梯度消失与梯度爆炸
Self Improvement Lab
01-16 1193
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了 Andrew Ng 课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。因本人一直在学习英语，所以该系列以英文为主，同时也建议读者以英文为主，中文辅助，以便后期进阶时，为学习相关领域的学术论文做铺垫。- ZJ Coursera 课程 |deeplearning.ai |网易云课堂
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
baicaiBC3的博客
12-21 8280
一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？ 目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。 而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。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。在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时，得到的梯度值接近0或特别
一文彻底搞懂深度学习：梯度消失和梯度爆炸
Code1994的博客
11-13 1万+
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
梯度消失、梯度爆炸及其表现和解决方法
热门推荐
vivian_ll的博客
09-17 2万+
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...
什么是梯度爆炸/梯度消失?
浩瀚之水的专栏
01-08 2万+
深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。 那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化. 那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷，这就是梯度爆炸 如何防止梯度消失？ sigmoid容易发生，更换激活函数为 ReLU即可。 权重初始化用高斯初始化 如何防止梯度爆炸？ 1 设置梯度剪切阈值，如果超过了该阈值，直接将梯度置为该值。 2 使用ReLU
【深度学习】梯度消失与梯度爆炸的原因分析与解决策略
无极阁
04-23 1万+
前言 梯度消失和梯度爆炸是深度网络训练过程中容易遇到的问题，由于网络层数的加深，梯度的膨胀或缩小效应不断累积，最终很容易造成模型无法收敛。除了模型本身的深度，发生的原因往往与参数初始化及模型设置，这里列举一些场景的原因与解决策略，以供参考。 一、发生原因 梯度消失与梯度爆炸出现的原因基本一致，一般可能是网络层数过深、激活函数、损失函数设置与参数初始化问题。学过梯度下降理论就很好理解，无非就是求梯度...
梯度消失和梯度爆炸的原因和解决办法
09-26 1769
梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况，看接下来的文章就知道了。 梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid 梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下 下面分别从这两个角度分析梯度消失和爆炸的原因。 1.深层网络角度 对激活函数进行求导， 如果此部分大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸， 如果此部分小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，即发生了梯度消失。 总结：从深层网络角度来讲，
机器学习-梯度消失爆炸
AomanHao的博客
09-28 286
梯度消失 本层的神经元的激活等于上一层神经元对应的权值进行加权和运算， 最后通过一个非线性函数（激活函数）如ReLu，sigmoid等函数， 最后得到的结果就是本层神经元的输出， 逐层逐神经元通过该操作向前传播，最终得到输出层的结果。 梯度消失的影响： 浅层基本不学习，后面几层一直在学习，失去深度的意义。 无法收敛。 梯度消失的现象呢？因为通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数 这个函...
深度学习中的梯度下降法详解
"理解梯度下降法 - 梯度下降法是解决最优化问题的常用方法，尤其在机器学习和深度学习中广泛使用。本文深入探讨梯度下降法的原理和实现细节。" 梯度下降法是机器学习和人工智能领域中最基本的优化算法之一，它在...
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