超级会员免费看
本文简要介绍了梯度消失和梯度爆炸现象，它们是神经网络训练中的常见问题。梯度是损失函数相对于网络参数的偏导数，用于指导权重更新。梯度消失指反向传播中梯度逐层衰减，导致权重更新不足；而梯度爆炸则使权重更新过大，影响网络稳定性。解决梯度消失的方法包括选择ReLU等激活函数和引入残差连接；解决梯度爆炸则可通过梯度阈值和适当学习率调整。
简单介绍下梯度消失和梯度爆炸，这个不是重点，但是我觉得有必要再深入了解这个概念，以及很多激活函数为什么是可以防止梯度消失的。
梯度消失和梯度爆炸实际上是在神经网络训练过程中经常会遇到的两类问题，这两类问题都与梯度有关。
什么是梯度
在神经网络训练中，梯度是指损失函数相对于网络参数的偏导数。
损失函数是用来判断预测值与真实值的差距的函数，损失函数的值越小，说明预测值与真实值越接近。
梯度则表示了损失函数相较于网络中参数的变化率。它告诉我们在当前训练的参数值下，沿着哪个方向能够最大程度地减小损失函数的值，这也是我们希望可以看到的。
梯度的负方向是损失函数下降最快的方向，因此可以用梯度下降法来优化更新梯度，沿着负梯度的方向更新参数，以减小损失函数。这一过程会在训练过程中不断迭代，直到达到损失函数的最小值或收敛到一个稳定状态。
上面大概介绍了梯度的概念，大概理解梯度是用来更新权重的即可。
梯度消失
梯度
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
