减轻梯度消失方法整理

最新推荐文章于 2025-11-15 14:32:26 发布

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                    激活函数
Batch Norm
预训练＋微调
LSTM
ResNet
权重正则化（梯度爆炸，如果发生梯度爆炸，权值的范数就会变的非常大，通过正则化项，可以部分限制梯度爆炸的发生。）

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TensorFlow面试整理-如何处理 TensorFlow 中的梯度消失或爆炸问题？

不务正业的猿

10-27

385

在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸问题是神经网络训练中的常见问题，特别是在深层网络中（如 RNN、LSTM 或深度卷积神经网络）。LSTM（长短时记忆网络）和 GRU（门控循环单元）通过其特殊的门控机制，控制信息的流动，缓解了梯度消失和爆炸问题。梯度爆炸：梯度在反向传播中迅速增大，导致梯度值过大，模型参数更新过快，进而导致训练不稳定甚至溢出。通过合理的选择和调整这些技术，能有效缓解梯度消失和爆炸问题，提升模型的训练稳定性和性能。梯度消失：在反向传播中，梯度逐层缩小，导致前面的层无法获得足够的梯度更新。

机器学习、深度学习算法_面试题整理

xiao__run的博客

09-21

5965

谢谢整理的这位大佬转自https://www.zhihu.com/org/bei-jing-zhang-liang-wu-xian-ke-ji-you-xian-gong-si/posts 一年一度的校园招聘已经开始了，为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终...

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Normalization如何解决梯度消失

gbz3300255的博客

12-16

990

转载大神的文章。感觉写的通俗易懂 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33741547/article/details/87158830 具体计算的方法可以看我的博客https://blog.youkuaiyun.com/gbz3300255/article/details/107997814 在训练过程中，随着网络加深，分布逐渐发生变动，导致整体分布逐渐往激活函数的饱和区间移动，从而反向传播时底层出现梯度消失，也就是收敛越来越慢的原因。说白了Normalization就是为了解决上面问题

18.如何缓解梯度消失和梯度膨胀

程序员养成日记

03-30

661

原因 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，那么在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0。解决方案：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。梯度爆炸：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大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋...

AI理论知识系统复习(0)：梯度饱和、梯度消失、梯度爆炸

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hollyprince的博客

07-20

1万+

梯度消失和梯度爆炸的原因和解决办法

推荐一个神级工具：能缓解梯度消失问题&提升训练速度

算法channel

09-11

460

LSTM如何解决梯度消失或爆炸的？

djph26741的博客

03-05

1562

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44163528 哪些问题？ 梯度消失会导致我们的神经网络中前面层的网络权重无法得到更新，也就停止了学习。梯度爆炸会使得学习不稳定，参数变化太大导致无法获取最优参数。在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是由于权重值为NaN而无法更新权重。在循...

模型梯度问题有哪些

03-27

残差结构如ResNet中的跳跃连接可以减轻梯度消失；梯度裁剪防止爆炸；合适的初始化方法如He初始化；还有LSTM中的门控机制处理长期依赖问题。用户可能还希望知道这些方法如何具体实施，比如代码示例或者更详细的步骤...

面试笔试整理3：深度学习机器学习面试问题准备（必会） - 优快云博客1

08-03

- **梯度消失**：通常发生在使用sigmoid或tanh激活函数时，由于这些函数在饱和区的导数接近于0，导致反向传播中梯度乘积变小，难以训练深层网络。 - **梯度爆炸**：虽然较少见，但当权重过大或激活函数处于非饱和...

梯度消失问题的出现和解决

11-30

603

1. 使用二次代价函数引起梯度消失的原因 2. 交叉熵代价函数什么是交叉熵代价函数解决梯度消失问题的原理 3.总结这是对自己第一次接触到梯度消失问题的总结。主要是二次代价函数引起的梯度消失的问题，然后使用交叉熵代加函数解决这个问题，对这个过程的原理初步进行了了解。对于其他问题引起的梯度消失问题及其解决办法，后续遇到了在进行总结。转载于:https://www.cnb...

梯度消失解决方法

qq_38824043的博客

07-20

826

梯度消失和梯度爆炸

流水荡荡的博客

03-10

259

二.梯度消失和梯度爆炸 2.1 梯度消失和梯度爆炸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L的多层感知机的第l层H(l)的权重参数为W(l)，输出层H(L)的权重参数为W(L)。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）ϕ(x)=x。给定输入X，多层感知机的第l层的输出H(l)=XW(1)W(2)…W(l)。此时...

梯度下降的理解

dwrnxjlove的博客

12-15

522

梯度下降的理解 1、为什么要学习梯度下降呢？在跟随老师学习协同过滤推荐系统的时候了解到，梯度下降是机器学习的基础解决方法之一，在机器学习中有很多都用到的梯度下降或者是基于梯度下降进行算法改进。 2、对于梯度下降的理解。 梯度下降已经广泛的应用在机器学习当中，有很多人说梯度下降可以“包治百病”的应用于各类学习算法当中，这里面有较为复杂的数学原理，下面是我对梯度下降数学原理的理解： 1、什么是梯度下降法 梯度下降法,又称最速下降法。 1847年由著名的数学家柯西Cauchy给出。 2、基本思想假设我们爬山，

梯度消失

aaaaaaaa1a1的博客

06-15

5248

梯度消失 ## 什么是梯度消失？ 梯度消失是指当神经网络层数增多时，越靠近输入层的层之间的权重无法得到有效修正（导数趋于0），从而得到神经网络效果不好。 ## 为什么会出现梯度消失？由于反向传播算法，各层之间的权重系数是通过导数来修正的。而当网络层数增多时，由于链式法则，当导数值小于1时（如sigmoid函数），越靠近输入层的导数越接近0，从而权重系数无法得到有效修正。 ## 如何解决梯度消失？一般可以通过以下方式解决（还有其他方式，此处没有列出） 1.用其他激活函数，如relu 2.

什么叫梯度消失？

weixin_40551464的博客

01-08

4532

它指的是在网络的反向传播过程中，用于更新网络权重的梯度变得非常小，以至于几乎不对权重产生任何显著的更新。使用残差连接（Residual Connections）：例如，在ResNet架构中使用的残差连接允许一部分梯度直接流过网络，从而减少梯度消失的影响。使用ReLU激活函数：ReLU（Rectified Linear Unit）函数在正数区间的导数是常数，这有助于缓解梯度消失的问题。不恰当的激活函数：例如，Sigmoid和Tanh激活函数在输入值很大或很小的时候导数接近于零，这会使梯度变得非常小。

详解resnet解决梯度消失问题

qq_32172681的博客

08-31

1万+

1、ResNet 起源 ResNet 的出发点是，在一个浅层的网络模型上进行改造，将新的模型与原来的浅层模型相比较，改造后的模型至少不应该比原来的模型表现要差，极端情况下，新加层的结果为 0，这样它就等同于原来的模型了。 2、瓶颈结构对于每个残差函数 f，使用3个层叠层，分别为1×1、3×3和1×1卷积，其中1×1层负责减小/增加尺寸，3×3层为瓶颈层。假设现在有一个由3个卷积层...

神经网络中的梯度消失

xiaoyaGrace的博客

12-25

1457

什么是梯度消失？神经元的权重w和偏置b是和激活函数的梯度成正比的，激活函数导数越大，则w，b调整越快，如果激活函数梯度很小，在反向传播时，多个小于0的导数相乘，随着神经网络层数的加深，梯度方向传播到浅层网络时，基本无法引起全职的波动，也就是没有将loss的信息传递到浅层网络，这样网络就无法训练学习了。这就是所谓的梯度消失。以sigmoid激活函数为例： sigmoid(x)=...

什么是梯度消失和梯度爆炸，解决方法是什么

09-04

3. 使用批量归一化（Batch Normalization），通过对每一层的输入进行归一化处理，可以稳定学习过程，减轻梯度消失和梯度爆炸的问题。 4. 应用梯度剪切（Gradient Clipping）技术，当梯度超过一定阈值时进行缩放，...