神经网络梯度是什么意思,卷积神经网络梯度下降

什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度

累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。

避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x<0，的时候一样会导致无法学习。

利用一些改进的ReLU可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如，ELU和LeakyReLU，这些都是ReLU的变体。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

梯度下降算法是指什么 神经网络

梯度下降法是什么？

梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。

要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。

如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。梯度下降一般归功于柯西，他在1847年首次提出它。Hadamard在1907年独立提出了类似的方法。

HaskellCurry在1944年首先研究了它对非线性优化问题的收敛性，随着该方法在接下来的几十年中得到越来越多的研究和使用，通常也称为最速下降。