深度学习（七）梯度弥散（消散）和梯度爆炸

最新推荐文章于 2024-12-05 17:31:02 发布
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梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）
浩瀚之水的专栏
03-31 1197
梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）是深度学习中常见的问题，特别是在训练深度神经网络时。它们会影响模型的训练效果和稳定性。
深度学习总结(六)——梯度弥散、爆炸和过拟合
码农王小呆的博客
12-06 9903
一、梯度弥散和爆炸1. 梯度弥散的解释梯度弥散的问题很大程度上是来源于激活函数的“饱和”。因为在后向传播的过程中仍然需要计算激活函数的导数，所以一旦卷积核的输出落入函数的饱和区，它的梯度将变得非常小。 使用反向传播算法传播梯度的时候，随着传播深度的增加，梯度的幅度会急剧减小，会导致浅层神经元的权重更新非常缓慢，不能有效学习。这样一来，深层模型也就变成了前几层相对固定，只能改变最后几层的浅层模型。梯度
梯度弥散与梯度爆炸
weixin_30898109的博客
09-05 200
问题描述 先来看看问题描述。 当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。 下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。 结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整体速度都要大于layer1. 我们又取每层layer中参数向量的长度来粗略的估...
深度学习基础知识---梯度弥散 梯度爆炸
thequitesunshine007的博客
12-19 3523
防止过拟合：在网络的训练中，BN的使用使得一个minibatch中所有样本都被关联在了一起，因此网络不会从某一个训练样本中生成确定的结果，即同样一个样本的输出不再仅仅取决于样本的本身，也取决于跟这个样本同属一个batch的其他样本，而每次网络都是随机取batch，这样就会使得整个网络不会朝这一个方向使劲学习。1）没有它之前，需要小心的调整学习率和权重初始化，但是有了BN可以放心的使用大学习率，但是使用了BN，就不用小心的调参了，较大的学习率极大的提高了学习速度。但如果数据的分布一直在变，学习就很难了。
训练过程--对付梯度弥散/梯度消失
wydbyxr的博客
12-05 623
All you need is a good init. If you can’t find the good init, use Batch Normalization.
神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
热门推荐
Microstrong
04-21 2万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/6xHC5woJND14bozsBNaaXQ目录：（1）    神经网络梯度消失与梯度爆炸（2）    几种激活函数的比较推荐阅读：《神经网络激活函数的...
梯度消失和梯度弥散现象形成的原因和解决方法
weixin_43227526的博客
07-09 4112
1 梯度消失和梯度爆炸产生的原因 https://blog.youkuaiyun.com/yhily2008/article/details/80790476 在神经其网络的参数训练过程中，BP(Back Propagation)算法非常重要。BP神经网络工作流程分两步：（1）正向传播输入信号，输出分类信息（对于有监督学习而言，基本上都可归属于分类算法）；（2）反向传播误差信息，调整网络的权值（通过微调网络参数，让下一轮的输出更加准确）。 基于loss函数反向微分调参（链式求导的方法），寻求最优解。隐藏层中的激活函
网络退化&&梯度消失&&梯度爆炸
weixin_42620513的博客
02-24 3774
** 网络退化、梯度消失、梯度爆炸 ** 网络退化：在增加网络层数的过程中，training accuracy 逐渐趋于饱和，继续增加层数，training accuracy 就会出现下降的现象，而这种下降不是由过拟合造成的。实际上较深模型后面添加的不是恒等映射，而是一些非线性层。因此，退化问题也表明了：通过多个非线性层来近似恒等映射可能是困难的。 恒等映射亦称恒等函数：是一种重要的映射，对任何元素，象与原象相同的映射 解决方案：学习残差。Resnet正是基于此问题提出。 梯度消失/梯度爆炸：二者问题问题都
pytorch学习笔记7-ResNet18的实现
qq_33977080的博客
04-15 1227
1. 概述 深度学习曾经很好的帮助人们解决了很多问题，但随着它的发展，两朵乌云也随之笼罩在深度学习的天空中：梯度弥散/梯度爆炸和网络的退化问题。随之ResNet被提出，解决了深度学习中层次很深网络的性能也不会衰退的很厉害的问题。本文旨在参考多方资料写出自己使用pytorch对resnet的实现，以此记录自己的学习。 2. 数据集选择 此处使用Cifar-10数据集，里面包含该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。 使用pytorch将数据集导入。 import
深度学习TF—9.循环神经网络RNN及其变体GRU、LSTM
柳杰的博客
02-27 1324
文章目录引言一、RNN神经元结构（1）二、RNN神经元结构（2）三、循环神经网络的类型四、单向循环神经网络的局限五、长短时记忆网络LSTM六、Gated Recurrent Unit—GRU 引言     虽然全连接神经网络理论上只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，但是全连接神经网络只能处理独立的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。针对某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的情况，此时，就需要用到循环神经网络RNN，该神经网络能够很好的处理序列信息。
【深度学习】梯度消失 / 梯度弥散 (gradient diffusion)
JNing
12-18 6957
【深度学习】梯度消失 / 梯度弥散 (gradient diffusion)
梯度弥散
Losteng的博客
03-30 2万+
在深度神经网络中经常听说梯度弥散，下面就介绍一下，并搜集了当时的科学家是怎样避免的 梯度弥散问题 梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小。具体而言，当使用反向传播方法计算导数的时候，随着网络的深度的增加，反向传播的梯度（从输出层到网络的最初几层）的幅度值会急剧地减小。结果就造成了整体的损失函数相对于最初几层的权重
51.RNN训练难题--梯度弥散与梯度爆炸、详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法；RNN网络的梯度推导公式（学习笔记，学习整理）
涂作权的博客
03-01 2701
1.51.RNN训练难题–梯度弥散与梯度爆炸 1.51.1.梯度弥散与梯度爆炸 1.51.2.详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 1.51.2.1.前言 1.51.2.2.第一部分：为什么要使用梯度更新规则 1.51.2.3.第二部分：梯度消失、爆炸 1.51.2.3.1.深层网络角度 1.51.2.3.2.激活函数角度 1.51.2.4.第三部分：梯度消失、爆炸的解决方案 1.51.2.4.1.方案1-预训练加微调 1.51.2.4.2.方案2-梯度剪切、正则 1.51.2.4.3.方案3-r
梯度弥散和梯度爆炸
WX_Chen的博客
10-03 754
bp神经网络中， 梯度会随着反向传播层数的增加而呈指数增长，导致梯度爆炸（膨胀）。 在经过多层的传播后，梯度会趋向于0，导致梯度弥散（消失）。
【机器学习】梯度弥散
Mr_health的博客
12-01 1261
这里C（w）为最后的代价函数，它权值w的函数。每一层的加权输入为ZJ=W×aj-1+b。每一层的输出为aj，aj=φ(ZJ)，这里φ是激活函数。 反向传播更新的是每一层神经元连接的权重w，即求C（w）对每一层w 的偏导数。反向传播首先求C对W4的偏导数，所以公式为: 同理，由于W3只能通过加权输入Z3在影响结果，所以公式为： 可以看出在更新权值的时候，每向前传播一层，就要乘以激活...
[人工智能-深度学习-36]：卷积神经网络CNN - 简单地网络层数堆叠导致的问题分析（梯度消失、梯度弥散、梯度爆炸）与解决之道
文火冰糖（王文兵）的博客
10-23 1万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 目录 第1章 简单堆叠神经元导致参数量剧增的问题 1.1 网络层数增加大带来的好处 1.2 一个奇怪的现象 1.3网络层数增加带来的负面效果 第2章 参数量剧增导致的训练问题 2.1 计算量的增加 2.2 模型容易过拟合，泛化能力变差。 2.3 梯度异常 2.4 loss异常 第3章 梯度消失：参数的变化率接近与 3.1 什么是梯度消失和梯度弥散 3.2梯度的由来：反向传播..
深入剖析梯度弥散以及排查手段
最新发布
Moresweet 猫甜
12-05 1179
既然梯度传播是靠的求偏导，那么势必算法框架可以找到运算关系，每次计算之后，pytorch会维护计算图，记录下哪一步是谁参与了什么样的计算，计算梯度的时候要根据运算类型来分别处理，以下是打印计算图的代码，以判断你的模型流程是否拥有正确的数据流。就为0,那么就会导致神经元的参数更新为0,根据链式求导法则的传递关系，这会导致级联的0出现，这种“陷阱”的传递对于前面的层的影响也是愈发严重的，参数变化的越来越小，学习就近乎停滞了，这样的现象就是常说的梯度消失也叫梯度弥散。这是判断梯度弥散还是没有梯度的重要标准。
深度学习中的梯度下降算法优化详解
Adam算法结合了动量法和RMSprop的优势，旨在计算每个参数的自适应学习率，同时它还保留了梯度的动量，这使得它成为当前许多深度学习训练任务中非常受欢迎的优化算法之一。 算法可视化是指通过图形化的方式展示优化...
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