为什么深层网络很难训练

最新推荐文章于 2025-01-07 00:06:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PKU_Jade/article/details/70740539
深层神经网络在解决复杂问题时展现出优势，但训练时遇到梯度消失问题，导致靠近输入层的神经元学习速度缓慢。该问题源于权重初始化、激活函数选择和梯度不稳定。学者们通过研究权重初始化、激活函数改进和优化算法，如ReLU和批量归一化，来缓解这一问题。此外，深度学习还面临其他挑战，如梯度爆炸等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

为什么需要深层神经网络

第一：层数的增多会使每一层任务都变得简单，例如计算乘法，可以在第一层计算按位加法，第二层计算两个数的加法，第三层计算乘法，这样的算法逻辑更加简单，清晰。也就是说中间层可以做更深的抽象。
第二：数学上可以证明只有一层隐藏层的神经网络可以表示任意的函数，但是神经元的数量却是指数级增加的，但是使用深层网络可以解决这个问题。
所以综上深层神经网络可以解决浅层神经网络无法轻易解决的问题。

但是如果我们使用随机梯度下降训练深层神经网络的话，就会发现结果并没有比浅层神经网络好。这是因为不同的层学习速度差很多，后面的层学习更快，这是因为我们使用的是基于梯度的学习算法。

The vanishing gradient problem

在使用MLP识别MNIST时我们会发现，一味的增加隐藏层数量并不会给最终的结果带来好处，但是上文已经说了层数的增加可以使神经网络提升，那么问题的原因就是增加后的网络的权重不对。
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为什么深层神经网络难以训练
BinChasing的博客
12-14 5404
Conclusion5 为什么深层神经网络难以训练 Intuitively we’d expect networks with many more hidden layers to be more powerful. 原文链接：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap5.html 一、消失的梯度这些条表示了每个神经元上的dC/db，也就是代
网络太深训练难怎么办？ResNet 教你放弃一步到位转向学习残差 “拆解子问题” 来求解～
Abandon_first的博客
06-21 749
用 Yolov3 实现简单的版面分析
为什么网络越深越难训练
qq_35900810的博客
05-11 1253
梯度消失和梯度爆炸使得网络越深越难训练 我们都知道神经网络的计算过程依靠的是前向传播和误差反向传播。误差反向传播用于更新网络参数，但是由于误差反向传播主要依靠于链式求导法则，即就是某一层的参数调整是依赖于它后边所有层与误差的偏导数的，这就使得不同层的参数的训练速度不同。靠近输入层的网络层容易发生梯度消失/爆炸，可以简单理解为当各层的偏导数比较小时，反传至输入层时候梯度就会特别小(消失)，反之就会特别大(爆炸)，梯度非常大或者非常小就会使得网络参数更新速度过大/过小。 为加深原理上的理解，小伙伴们可以自己手动
深度神经网络为何很难训练(译文)
深藏功与名
01-09 3977
原文 假设你是一名工程师，接到一项从头开始设计计算机的任务。某天，你在工作室工作，设计逻辑电路，构建 AND 门，OR 门等等时，老板带着坏消息进来：客户刚刚添加了一个奇特的设计需求：整个计算机的线路的深度必须只有两层： 两层线路 你惊呆了，跟老板说道：“这货疯掉了吧！” 老板说：“他们确实疯了，但是客户的需求比天大，我们要满足它。” 实际上，在某种程度上看，他们的客户并没有
大脑神经网络具有什么性,大脑神经网络属性分析
super67269的博客
08-29 640
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。...
为什么深度神经网络这么难训练？【10秒告诉答案】
Jason160918的博客
01-12 1017
网络的深度增加后，梯度（用于网络参数更新的值）在传播过程中可能会变得非常小（消失）或非常大（爆炸）。这使得它在错误的时候难以进行调试，同时也无法提供其决策过程的透明度。这是因为网络需要在大量的数据上进行前向和后向传播，以更新其数百万的参数。2.过拟合：深度神经网络拥有大量可训练参数，很容易在训练数据上过度学习，即过拟合，这会导致它在未见过的新数据上的表现非常差。4.需要大量的标注数据：深度神经网络通常需要大量标注数据进行训练，这在某些领域内可能是不可行或者成本非常高的。
神经网络为什么要训练,神经网络训练不稳定
shirley67269的博客
10-17 768
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。四是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。
深层神经网络难拟合与Batch Normalization问题
black_shuang的博客
06-22 1363
主要总结两个问题: 为什么传统的深层神经网络，随着层数的增加会越来越难拟合训练？ 问题1的常见对策(Batch_Normalization)的介绍 一、为什么传统的深层神经网络，随着层数的增加会越来越难拟合训练？ 众所周知,传统的深层神经网络，随着层数的加深，模型会变得很难训练，很难拟合，这个很多人都知道，但是为什么呢，怎么样解释清楚？ 首先机器学习领域有一个很重要的假设：即独立同分布假设...
基于 TensorFlow 框架利用 DNN 深层神经网络对社交媒体用户进行大五人格分类分析
最新发布
08-14
其中，基于TensorFlow框架的DNN（Deep Neural Network，深层神经网络）尤其受到关注。TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛应用于各种深度学习领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。DNN作为一...
MLP(多层神经网络)介绍
读读书，敲敲代码，写写博客，思考思考人生。
05-29 7762
写在前面的        接触神经网络(ANN)的时间很长了，以前也只是学了学原理，做过一个BPN的练习，没有系统的总结过，最近看Torch的源码，对MLP有了更多的了解，写写自己学到的东西吧，算是做了一次总结！ ANN的特点 (1) 高度的并行性 人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组合而成，虽然每个单元的功能简单，但大量简单单元的并行活动，使其对信息的处理能力与效果惊人。 (2
哈工大 2022春 模式识别与深度学习 期末试题
weixin_48751654的博客
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虽然此课程未开卷考试，但往年题还是很有参考价值的，就像今年的题和2021年就有很多到相似的题。但考的知识点肯定比题多，考试前还是需要把PPT都过一遍的。希望这套题能对你有所帮助
动手学深度学习--多层感知机篇（MLP）
yijie_01的博客
07-09 4943
前言：本章分为8小章具有单调性：即W增大 output增大，W减小 output减小，而现实中存在许多违反单调性的例子：①体温预测死亡率 ②收入变化与还款可能性将前 L-1层看作表示，把最后一层看作线性预测器，这种架构 常称为多层感知机 （此处线性存疑）缺点： 具有全连接层的多层感知机的参数开销过大多层感知机公式（H:Hidden O:output），经化简可发现 所谓多层感知机仍可蜕变为：O=XW+b ，摆脱不了其单调性因此：我们引入激活函数，增强网络的非线性表征能力，公式如下：为了构建更通用的多层感
深入浅出：深层网络处理技术的教学指南
秋声工作室
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深层网络的训练与优化是确保模型能够高效学习并达到预期性能的关键步骤。通过本文的学习，你应该对梯度问题的解决方法以及正则化技术有了更深入的理解。希望这些知识能够帮助你在实际项目中更好地训练和优化深层网络模型。
深层网络与浅层网络
zhuiyunzhugang的博客
09-14 6273
深层网络和浅层网络可以用得分路径（Credit Assignmment Path）CAP来区分，得分路径是一条可以学习的、连接行为和结果的因果链。对于FNN来讲，CAP的深度，也就是网络深度。通常情况下认为CAP>2就可以认为是深层网络。 浅层网络有单隐层网络、高层混合模型、隐形马尔可夫模型、条件随机场、支持向量机、逻辑回归、最大熵模型等。 浅层网络对解决许多简单问题且有良好约束的问题非...
深度学习—— 多层感知器 MLP
图南zzz
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多层感知器 MLP MLP是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个节点层组成，每一层连接到下一层 解决的问题：分类问题 MLP是神经网络中最基础、最简单的 其余神经网络还有 误差反向传播神经网络(BP) 卷积神经网络(CNN——用于图像识别) 时间递归神经网络(LSTM——用于语音识别) 12.1 神经网络的结构 输入层 隐层 输出层 不同层之间不是全连接的 全连接：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接 12
MLP(多层神经网络)与人工神经网络
木东的博客
02-09 8891
ANN的特点 (1) 高度的并行性 人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组合而成，虽然每个单元的功能简单，但大量简单单元的并行活动，使其对信息的处理能力与效果惊人。 (2) 高度的非线性全局作用 神经网络系统是由大量简单神经元构成的，每个神经元接受大量其他神经元的输入，通过非线性输入、输出关系，产生输出影响其它神经元。网络就是这样互相制约相互影响，实现从输入状态空间到输出状态空间非线
神经网络理论及应用答案,神经网络收敛速度慢
m0_54846070的博客
08-28 804
NaN意思是NotANumber，除非是发散，不过一般不会出现这种情况。可能你的程序有错。
有没有大佬帮我看看这个MLP的代码为什么起不到训练的效果？npy文件使用的是Minist官方的文件。
qq_45986150的博客
09-13 125
正确率 {}/{} {:.2f}%".format(j+1,num,len_test,num/len_test*100))print("最终正确率：{}/{} {:.2f}%".format(num, len_test, num / len_test * 100))a = sigmoid(np.dot(w, a) + b) # 计算当前层的激活数值向量，隐式的包含一个循环：遍历当前层的节点。# self.weights[i][j] 为第i+2层、第j+1个节点的权重向量，该向量维度为前一层的输出向量维度。
OpenCV 神经网络 - 多层感知器（MLP）
qq_27278957的博客
07-28 4878
一、简述 人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，能模拟生物神经系统对物体所作出的交互反应，是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络。 二、M-P神经元 “M-P神经元模型”（McCulloch and Pitts，1943）是开创性的人工神经元模型，将复杂的生物神经元活动通过简单的数学模型表示出来，提出最早且影响最大。 如下图所示，来自其它神经元的信号，，传递过来作为输入信号，并通过带权重的连接 (connection) 继续传递，然后神经元的总输入值与阈值θ...
越深的网络就越难训练吗？
07-15
一般来说，随着网络的深度增加，深层网络的训练可能会变得更加困难。以下是一些原因： 1. 梯度消失/梯度爆炸：在深度网络中，信息需要通过多个层进行传递，这可能导致梯度在反向传播过程中逐渐变小或变大，从而导致梯度消失或梯度爆炸的问题。这会使得网络参数的更新非常困难，导致训练过程变慢或者无法收敛。 2. 参数空间的复杂性：深层网络具有更多的参数，这意味着网络需要更多的训练样本来学习这些参数。如果训练数据有限，那么深层网络可能会出现过拟合现象。 3. 计算资源需求：深层网络通常需要更多的计算资源（例如内存和计算能力），以便在训练过程中有效地处理大量的参数和数据。这可能对硬件和时间成本构成挑战。 然而，尽管深层网络可能更难训练，但仍然有很多技术和方法可以应对这些问题。例如： - 初始化策略：使用适当的权重初始化方法，如Xavier或He等，可以帮助缓解梯度消失或梯度爆炸的问题。 - 规范化方法：使用批归一化、权重衰减（weight decay）等规范化方法，可以帮助稳定训练过程，防止过拟合。 - 残差连接：引入残差连接（如ResNet）可以帮助信息在网络中更容易地传递，缓解梯度消失和训练困难的问题。 - 预训练和迁移学习：通过在大规模数据集上进行预训练，或者利用先前训练好的模型进行迁移学习，可以提供更好的初始化和更快的收敛速度。 - 正则化和早停策略：使用正则化方法（如dropout）和合适的早停策略，可以帮助控制模型的复杂性，防止过拟合。 总之，尽管深层网络可能更具挑战性，但通过合适的技术和策略，仍然可以有效地训练深度网络并获得良好的性能。
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