梯度消失问题（vanishing gradient problem）

最新推荐文章于 2025-03-26 10:19:04 发布
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本文深入探讨了神经网络中梯度消失的问题，分析了其主要原因是由于使用了sigmoid激活函数。详细解释了在前向传播过程中，sigmoid函数如何将输入压缩至0到1之间，导致多次变换后数值极小；并在反向传播中，由于乘以前向计算的值（小于1），使得权重的梯度越靠前越小。

tips

  1. 梯度消失的原因是使用了sigmoid作为激活函数
  2. sigmoid函数将很大范围的数对应的输出都映射到了0和1之间，这导致前向计算每个结点的值时，即使是一个很大的输入，经过一次sigmoid函数的变换，都会变成0到1之间的数，如此几次，便变得极小。
  3. 反向传播计算∂C/∂z\partial C/\partial z∂C/∂z后，要逐层乘以前向计算好的xix_ixi​来求得∂C/∂wi\partial C/\partial w_i∂C/∂wi​，而这些xix_ixi​无一例外是小于1的，因此越靠前的∂C/∂wi\partial C/\partial w_i∂C/∂wi​越小。
梯度消失问题探究与解决方案
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深度学习（Deep Learning）是当前非常火热的机器学习方向，它不仅在图像、文本等领域取得了巨大的成功，还在自动驾驶、手语识别、虚拟现实、医疗诊断等多个领域展现出强劲的实力。然而深度学习的另一个重要的特性就是它的参数规模及训练时间都很大。而梯度消失问题正是由于参数量过多导致的，即神经网络中的参数太多或层数太多导致某些层学习到一个统一的最优解而难以学习其他更复杂的参数配置，从而导致整个模型性能的下降。因此，如何解决梯度消失问题是提高深度学习模型效果的关键。
Deep Residual Network 与 梯度消失
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深度残差网络 DRN
神经网络（四）-vanishing gradient problem
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神经网络中梯度消失现象
神经网络问题之一：梯度消失（Vanishing Gradient）
搏博的专栏
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为了降低内部协变量偏移所带来的负面影响，在训练过程中一般会采用非饱和型激活函数（ReLU）、精细的网络参数初始化，保守的学习率，但这不仅会使得网络的学习速度太慢，还会使得最终效果特别依赖于网络的初始化。：如果网络权重的初始值设置得太小，那么在前向传播过程中，输入信号可能会迅速衰减，导致激活函数的输入值非常小，进而使得梯度在反向传播过程中也迅速减小。在这个过程中，每一层的输入都是前一层的输出，而每一层的输出则作为下一层的输入。：根据损失函数，计算输出层的预测值与实际值之间的差异，得到输出层的误差。
梯度消亡(Gradient Vanishing)和梯度爆炸(Gradient Exploding)
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05-10 5772
梯度消亡一、定义二、梯度消亡(Gradient Vanishing)前提三、产生的原因四、解决方案 一、定义 神经⽹络靠输⼊端的⽹络层的系数逐渐不再随着训练⽽变化，或者 变化⾮常缓慢。随着⽹络层数增加，这个现象越发明显 二、梯度消亡(Gradient Vanishing)前提 使⽤基于梯度的训练⽅法（例如梯度下降法） 使⽤的激活函数具有输出值范围⼤⼤⼩于输⼊值的范围，例如 logistic（逻辑斯函数）， tanh（双曲正切） 三、产生的原因 梯度下降法依靠理解系数的微⼩变化对输出的影响来学习⽹络的系数
vanishing gradient problem
cyj083的专栏
05-12 361
转载自：http://www.jianshu.com/p/917f71b06499 vanishing gradient problem 兄弟是：exploding gradient problem
消失的梯度问题（vanishing gradient problem）
咖啡男孩之SRE之路
02-22 2620
激活函数的选择、权重的初始化方式会影响到多层神经网络的学习速度。 越靠近input层，训练的速度越慢，也就是说靠近input层的提高对整个网络的影响微乎其微，这就是消失的梯度问题。
深度学习之 Vanishing Gradient Problem：深度网络中梯度消失问题的解释说明
qq_28955669的博客
07-15 1370
本文是《深入浅出神经网络与深度学习》第五章 深度神经网络为何很难训练 的简易读书笔记，记录了深度神经网络中梯度的消失及产生原因的说明。
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机器学习：梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient）问题
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在之前的文章中我们提到过反向传播：https://blog.dotcpp.com/a/89149 ，在反向传播中，参数是根据求该参数和损失函数的梯度来更新的，也就是沿着梯度下降的方向来更新模型参数。梯度消失其实就是梯度已经差不多趋近于0了，参数已经更新不动了，从而导致收敛速度慢，训练时间无限延长。所以也许靠近输出层的那几层梯度下降也许比较ok，但是靠近输入层的梯度下降肯定没这么快.可以o必然是一个很小的数，为什么.很小，更何况这个很小的数还要和。的输出范围在[0,1]之间，如果。是一个很小很小的数.
【漫话机器学习系列】162.“消失”的梯度（Vanishing Gradient Problem）
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消失的梯度（Vanishing Gradient）问题是深度学习训练过程中常见的一个问题，主要发生在深层神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）中。它指的是在反向传播（Backpropagation）过程中，由于梯度逐层相乘，导致靠近输入层的参数梯度变得极小甚至趋近于零，从而几乎无法更新权重，使得模型的学习能力受限。
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本文详细的介绍了梯度消失问题的原因以及解决方法
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详解梯度消失、梯度爆炸问题
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1、梯度消失（vanishing gradient problem）、梯度爆炸（exploding gradient problem）原因 神经网络最终的目的是希望损失函数loss取得极小值。所以最终的问题就变成了一个寻找函数最小值的问题，在数学上，很自然的就会想到使用梯度下降（求导）来解决。 梯度消失、梯度爆炸其根本原因在于反向传播训练法则（BP算法）：是指在使用梯度下降法对误差进行反向传播时，由于求偏导累乘而出现趋于0（梯度消失）或者趋于无穷大（梯度爆炸）的问题 。 所以梯度消失和爆炸出现的原因经
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1、梯度消失（Vanishing Gradient）：指的是在反向传播时，随着层数增加，梯度逐渐衰减到接近零的现象。梯度消失的主要问题在于模型的前几层权重几乎无法得到有效更新，使得训练过程收敛非常缓慢，尤其在处理长序列或深层网络时表现得尤为明显。2、梯度爆炸：指在反向传播时，随着层数增加，梯度成指数级增长的现象。这种现象会导致权重值迅速变得非常大，从而影响模型稳定性，甚至出现数值溢出，使得网络无法收敛。
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