解决梯度爆炸和消失的常用技术

深度学习训练技巧
最新推荐文章于 2025-10-10 06:32:02 发布
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本文探讨了深度学习训练中常见的问题及解决策略，包括随机初始化、使用非饱和激活函数、批量归一化和梯度裁剪等，旨在帮助读者避免梯度消失与梯度爆炸现象，提升模型训练效率。
梯度爆炸解决办法
Jiashilin
06-29 1470
梯度爆炸的解决办法 良好的参数初始化策略也能缓解梯度爆炸问题（权重正则化）https://blog.youkuaiyun.com/qq_35290785/article/details/93917405 使用线性整流激活函数，如 ReLU 等 梯度截断（gradient clipping）——如果梯度超过某个阈值，就对其进行限制 梯度截断策略（gradient clipping） 梯度爆炸是深度学习...
深度学习笔记——权重初始化、评估指标、梯度消失和梯度爆炸
haopinglianlian的博客
11-22 1811
本文介绍深度学习常见的概念——权重初始化、评估指标、梯度消失和梯度爆炸。
基于梯度爆炸的解决方法:clip gradient
12-20
1. 梯度爆炸的影响 在一个只有一个隐藏节点的网络中，损失函数和权值w偏置b构成error surface，其中有一堵墙，如下所示 损失函数每次迭代都是每次一小步，但是当遇到这堵墙时，在墙上的某点计算梯度，梯度会瞬间增大，指向某处不理想的位置。如果我们使用缩放，可以把误导控制在可接受范围内，如虚线箭头所示 2. 解决梯度爆炸问题的方法 通常会使用一种叫”clip gradients “的方法. 它能有效地权重控制在一定范围之内. 算法步骤如下。 首先设置一个梯度阈值：clip_gradient 在后向传播中求出各参数的梯度，这里我们不直接使用梯度进去参数更新，我们求这些梯度的l2范数 然后比
彻底解决PyTorch-GAN训练崩溃：3大梯度问题修复方案
最新发布
gitblog_01056的博客
10-10 235
你是否在训练生成对抗网络（GAN）时遇到过模型发散、梯度爆炸或梯度消失问题？本文将通过PyTorch-GAN项目中的真实案例，详解三种梯度稳定技术的实现方式，帮助你在MNIST、图像翻译等任务中获得稳定训练结果。读完本文你将掌握：WGAN-GP梯度惩罚、DRAGAN边界约束、Batch Normalization参数调优的具体操作方法。 ## 梯度问题的表现与影响 在GAN训练中，梯度异常通常...
梯度消失，梯度爆炸＿解决办法
weixin_40215443的博客
01-12 444
本文将从激活函数的导数f'还有权重w，这两方面入手，来解决梯度消失，梯度爆炸问题．
梯度消失-爆炸常用解决方案
alex1801
08-17 1817
梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。 - 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 1、预训练加微调 此方法来自Hinton在2006年发表的一篇论文，Hinton为了解决梯度的问题，提出采取无监督逐层训练方法，其基本思想是每次训练一层隐节点，训练时将上一层隐节点的输出作为输入，而本层隐节点的输出作为下一层隐节点的输入，此过程就是逐层“预训练”（pre-training）；在预训练完成后，再对整个网络进行
梯度爆炸与梯度消失及其解决方法
weixin_44835249的博客
05-11 905
在学习了解了深度学习中梯度消失和梯度爆炸的问题以及一些解决方法后想通过写一篇文章作为总结巩固。 梯度消失、爆炸的原因： 梯度消失和梯度爆炸可以看作是由于某种原因使得在优化过程中梯度变化到一个极端的值（很大的值或者很小的值），有两种比较常见的情况会出现该现象：一是网络结构深，二是采用的损失函数不够合理（比如sigmoid），梯度爆炸一般是出现在深层的网络结构中或者权值的初始值过大的情况下。下面分别讨...
梯度爆炸 与 梯度消失
Rhett_Butler0922的博客
05-17 1064
梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，反向传播时计算的梯度值变得非常大（趋向于无穷大），导致模型参数更新过大，损失函数值剧烈震荡甚至发散，最终模型无法收敛。直观理解：想象你在调整一个滑块来优化某个目标，但每次调整的幅度都过大，导致滑块完全偏离目标位置，甚至“飞出去”。梯度爆炸：梯度过大，导致参数更新过大，损失震荡或发散。解决方法包括梯度裁剪、权重初始化、降低学习率、使用稳定优化器。梯度消失：梯度过小，导致参数更新缓慢，训练停滞。
ReLU和Batch Normalization解决梯度消失和梯度爆炸
m0_69378371的博客
01-12 1739
**解决梯度消失**：在传统的 Sigmoid 和 Tanh 激活函数中，梯度在接近饱和区域（接近0或1）时非常小，导致梯度消失问题。3. **批归一化（Batch Normalization）**：批归一化可以在训练过程中规范化每一层的输入分布，有助于防止梯度消失和梯度爆炸。- **解决梯度爆炸**：类似于防止梯度消失，批归一化也可以减少梯度爆炸问题，因为它限制了每一层的激活值的范围。4. **梯度截断**：在梯度爆炸的情况下，可以应用梯度截断来限制梯度的大小，防止参数变得非常大。
【深度学习 | 梯度那些事】 梯度爆炸或消失导致的模型收敛困难？挑战与解决方案一览， 确定不来看看？
计算机魔术师的blog
08-14 2076
今天来跟大家聊一聊深度学习中的一个重要问题——梯度爆炸和梯度消失。这可是学习深度学习的同学们经常会遇到的难题哦！😱😱 首先，我们先来了解一下梯度爆炸的问题。当我们使用梯度下降算法进行训练时，有时候会出现梯度值变得非常大的情况，这就是梯度爆炸。梯度爆炸可能会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。😫😫 那么，梯度爆炸是如何发生的呢？有几个原因可能导致这个问题的出现。首先，我们要注意激活函数的选择。如果我们在神经网络中使用了具有饱和性质的激活函数，比如Sigmoid函数，而且权重初始化不当，那么就可能会出现
过拟合、欠拟合、梯度消失及梯度爆炸的理解
01-20
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中遇到的另一组挑战，尤其是在反向传播过程中。当梯度在传播过程中变得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸）时，模型的训练会变得困难。梯度消失可能导致深层网络的权重更新微乎其微...
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
baicaiBC3的博客
12-21 8482
一、为什么会产生梯度消失和梯度爆炸？ 目前优化神经网络的方法都是基于BP，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。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。 而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。在根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对深度网络权值进行更新时，得到的梯度值接近0或特别
梯度爆炸和梯度消失的原因及解决办法
m0_64665859的博客
06-03 2718
1.合理的初始化权重值。初始化权重，使每个神经元尽可能不要取极大或极小值，以躲 开梯度消失的区域。3.使用其他结构的RNNs，比如长短时记忆网络（LTSM），这是比较流行的做法。2.梯度截断：当梯度的模大于一定阈值时，就将它截断成为一个较小的数。梯度呈指数级增长，变的非常大，然后导致网络权重的大幅更新，使网络变得不稳定。1.权重衰减：通过给参数增加L1或L2范数的正则化项来限制参数的取值范围。梯度趋近于零，网络权重无法更新或更新的很微小，网络训练再久也不会有效果。
梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法
m0_48086806的博客
08-17 2132
梯度爆炸和梯度消失的原因以及解决方法
深度学习：梯度消失和梯度爆炸的解决方法
wsy的浮生
05-27 8634
转载：梯度爆炸、消失原因及解决方法 深度学习：梯度消失与爆炸 如何确定是否出现梯度爆炸？如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。训练过程中，模型损失变成 NaN。 1. 重新设计网络模型        梯度爆炸可以通过重新设计层数更少的网络来解决。使用更小的批尺寸对网络训练也有好处。另外也许是学习率过大导致的问题，减小学习率。 2. 使用 ReLU 激活函数
如何解决梯度消失和梯度爆炸？
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黄飞的博客专栏
04-09 1万+
何为梯度消失，梯度爆炸？ 目前优化神经网络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。这样做是有一定原因的，首先，深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f(x)f(x)f(x) (非线性来自于非线性激活函数），因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数 : F(x)=fn(...f3(f2...
【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 6571
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
神经网络问题之二：梯度爆炸（Gradient Explosion）
搏博的专栏
11-22 4344
梯度爆炸问题对神经网络训练的影响是显著的。当梯度爆炸发生时，网络的权重更新可能会变得异常大，导致网络的参数值迅速膨胀。梯度爆炸问题通常发生在深度神经网络中，是深度神经网络的结构和训练过程中的一些固有特性，特别是当网络的层数较多、网络结构复杂时，或者使用了不合适的激活函数、初始化方法或优化算法时，随着网络层数的增加，梯度爆炸（Gradient Explosion）是神经网络训练过程中常见的一个问题，它指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，超出了网络的处理范围，从而导致权重更新变得不稳定甚至不收敛的现象。
WGAN-GP解读分析
weixin_46238823的博客
03-27 1万+
WGAN-GP（Wasserstein GAN with gradient penalty）相比GAN（Generative Adversarial Network）有以下几个优点：更好的损失函数：WGAN-GP使用了Wasserstein距离来度量生成器和判别器之间的距离，相比于GAN中使用的交叉熵损失函数，Wasserstein距离更加稳定，可以避免GAN中出现的训练不稳定和模式崩溃等问题。
梯度爆炸和梯度消失的原因
06-19
### 梯度消失与梯度爆炸的成因及解决方法 #### 成因分析 梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中常见的问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，随着网络层数的增加，梯度逐渐变小，最终趋近于零，导致网络无法...
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