DL（一）梯度消失和梯度爆炸

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#深度学习 #梯度爆炸 #梯度消失

本文探讨了神经网络中随着层数增加而出现的梯度消失或梯度爆炸问题，并通过图表展示了隐藏层层数增加时学习率的变化。
详解梯度消失和梯度爆炸(反向传播)？
wh1236666的博客
07-12 1408
梯度爆炸（Gradient Explosion）是深度学习中一种常见的优化问题，指在模型训练过程中，梯度（损失函数对参数的偏导数）的数值变得异常巨大，导致模型参数更新幅度过大，甚至超出合理范围，最终使模型无法收敛或性能严重下降。梯度爆炸的本质与表现在反向传播算法中，模型参数的更新依赖于梯度的计算。对于深层神经网络，梯度需要从输出层反向传播到输入层，过程中可能涉及多个矩阵乘法（或链式求导）。
深入探讨循环神经网络：消失和爆炸梯度并非故事的终点
步子哥的博客
06-09 660
循环神经网络（RNNs）长期以来一直是处理时间序列数据的经典架构。然而，RNN在长序列训练中面临的一个主要难题就是梯度的消失和爆炸。尽管近年来状态空间模型（SSMs），作为RNN的一种子类，成功解决了这些问题，但它们的成功却挑战了我们对理论的理解。本文将深入探讨RNN的优化挑战，并发现随着网络记忆的增加，参数变化会导致输出变化剧烈，即使没有梯度爆炸，基于梯度的学习仍然非常敏感。我们的分析还揭示了元素级递归设计模式结合细致参数化在缓解这一问题中的重要性。这一特性存在于SSMs以及其他架构，如LSTM中。
DL基础补全计划(五)---数值稳定性及参数初始化（梯度消失、梯度爆炸）
Sky的专栏
08-08 552
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   如果有计算机背景的相关童鞋，都应该知道数值计算中的上溢和下溢的问题。关于计算机中的数值表示，在我的《数与计算机 （编码、原码、反码、补码、移码、IEEE 754、定点数、浮点数）》 (https://blog.youkuaiyun.com/u01172848.
梯度爆炸与梯度消失
Numen的博客
08-02 239
因为这个问题突然想到了，所以就想写下来，我希望这个习惯可以保持，哈哈哈哈！ 参考： （1）http://blog.sina.com.cn/s/blog_6e32babb0102y1om.html （2）https://www.lookfor404.com/关于梯度消失以及梯度爆炸/ （3）http://www.luyixian.cn/news_show_9863.aspx 这...
什么是梯度爆炸与梯度消失
weixin_35755434的博客
02-14 2897
梯度爆炸(Gradient Explosion)和梯度消失(Gradient Vanishing)是深度学习训练过程中的两种常见问题。 梯度爆炸是指当训练深度神经网络时，梯度的值会快速增大，造成参数的更新变得过大，导致模型不稳定，难以训练。 梯度消失是指当训练深度神经网络时，梯度的值会快速减小，导致参数的更新变得很小，甚至无法更新，使得模型难以学习有用的特征。 这两种问题都会降低模型的性能，因此对...
如何解决梯度消失和梯度爆炸？
一点痕迹
08-07 545
（1）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的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0 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。 （2）梯度膨胀 ：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于无穷大 可以通过RELU激活函数来解决，或用Batch Normalization解
欠拟合、过拟合、梯度消失/弥散、梯度爆炸
I‘m Frank Lee
12-05 1163
目前，优化神经网络参数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，指导深度网络权值的更新优化。整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数 : 栗子： 表达式为： 若要对于求梯度，根据链式求导法则，得到的解为： 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。 梯度消失与梯度爆炸其实是一种情况。例如，下图以三个...
NNDL 作业11 LSTM：避免梯度消失分析+numpy代码+nn.LSTMCell+nn.LSTM实现
q100112的博客
12-17 1361
首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度为各个时间步的梯之和。因此，。即便梯度越传越弱，那也只是远距离的梯度消失，由于近距离的梯度不会消失，所有梯度之和便不会消失。RNN 所谓梯度消失的真正含义是，梯度被近距离梯度主导，导致模型难以学到远距离的依赖关系。有多条求导路径，最后将这些求导路径相加得到最终的梯度，只要。
BP、梯度消失/爆炸与ResNet
judgechen1997的博客
09-17 2642
深度学习最底层的理论，竟有些生疏了，回顾一下梯度消失与爆炸的根本原因： https://www.jianshu.com/p/243ab5aff906 主要是传统的一些激活函数很容易出现梯度消失/爆炸 loss对参数的偏导，与sigmoid的导数以及参数w有关： sigmoid的导数是限制在[0, 1/4]，当它接近0时，有可能指数效应引起梯度消失 w参数初始化一般较小，但如果大于1了，很有可能引...
深度模型中relu激活函数的不足，batch normalization怎么解决梯度消失爆炸的数值问题
凝眸伏笔的博客
07-08 5431
目录 1.relu激活函数 提出的原因： Relu = max(x, 0)的思想： relu的主要贡献在于： 存在的一些缺点： 2.针对relu的一个不足：输出不是以0为中心，如何解决 3 batch normalization 3.1 BatchNorm的作用是什么呢？ 3.2 为什么神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization? 3.3 BatchNorm要解决什么问题？ 3.4BatchNorm的过程 3.5BatchNorm在TensorFlow中使..
梯度爆炸与梯度消失是什么？有什么影响？如何解决？
热门推荐
江南蜡笔小新
04-29 4万+
文章目录一、梯度爆炸1.什么是梯度爆炸？2.有何影响？二、梯度消失1.定义2.有何影响？三、共同点1.产生原因2.解决办法a. 方案1-预训练加微调b. 方案2-梯度剪切、正则化c. 方案3-relu、leakrelu、elu等激活函数解决方案4-batchnorm/批规范化解决方案5-残差结构解决方案6-LSTM 梯度消失与梯度爆炸其实差不多，两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采...
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 2万+
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！
【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 6637
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
梯度消失和梯度爆炸
蓦然回首
10-04 396
1.梯度爆炸 1）原因 在深层网络或递归神经网络中，误差梯度在更新中累积得到一个非常大的梯度，这样的梯度会大幅度更新网络参数，进而导致网络不稳定。在极端情况下，权重的值变得特别大，以至于结果会溢出（NaN值，无穷与非数值）。当梯度爆炸发生时，网络层之间反复乘以大于1.0的梯度值使得梯度值成倍增长。   2）现象 模型无法在训练数据上收敛（比如，损失函数值非常差）； 模型不稳定，在更新的...
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
机器学习：神经网络中的梯度消失和梯度爆炸
JacksonKim的博客
05-11 1万+
一、什么是梯度消失和梯度爆炸 1. 梯度消失(gradient vanishing problem) 我们知道神经网络在进行反向传播(BP)的时候会对参数W进行更新，梯度消失就是靠后面网络层(如layer3)能够正常的得到一个合理的偏导数，但是靠近输入层的网络层，计算的到的偏导数近乎零，W几乎无法得到更新。 2. 梯度爆炸(gradient exploding problem) 梯度爆炸的意思是，靠近输入层的网络层，计算的到的偏导数极其大，更新后W变成一个很大的数(爆炸)。 ...
梯度，方向导数，相关概念
u011939056的博客
02-23 819
1. http://blog.cvmarcher.com/posts/2015/06/27/gradient-descent/ 梯度下降法是求解神经网络的方法中最流行的一个，思想很简单，就是函数沿着梯度的方向下降的最快。通常来讲，我们在求解机器学习问题的时候，都会定义一个目标函数，然后基于这个目标函数又定义出损失函数，通过最小化损失函数来使得目标函数达到最优。那么在最小
各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法
一点码客
08-15 4万+
在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参...
神经网络无效的原因？
我脾气很好
01-02 4072
神经网络经常会遇到一些不能工作的问题，主要原因有以下几个方面： 一、没有规范化你的数据(Normalize) What？ 使用神经网络时，必须要准确的考虑如何规范化数据，这是一个不可妥协的步骤，如果没有正确的并且谨慎地执行此操作，神经网络运行的可能性很小。由于这一步非常重要，并且在深度学习社区中众所周知，淫才很少在论文中提到，因为几乎总是会让初学者感到高兴。 How？ 通常，归一化意...
batch normalization梯度
最新发布
03-23
Batch Normalization (BN) 的引入旨在解决神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，同时也缓解了内部协方差转移现象。为了更好地理解 BN 的梯度计算及其作用，可以从以下几个方面展开分析。 #### 1. 梯度计算的核心...
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