5.1.8带神经网络的梯度爆炸

最新推荐文章于 2025-06-28 18:08:14 发布
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分类专栏： 深度学习基础
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本文探讨了递归神经网络(RNN)中常见的梯度消失和梯度爆炸问题，分析了这些问题产生的原因，并讨论了它们如何影响深层RNN的训练过程。文章指出，当RNN的层数增加时，反向传播过程中信息传递受阻，导致模型难以学习长期依赖关系。

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这节课主要讲了3个问题

1梯度消失

原因：几个很小的数相乘会得到一个趋近于0的数。

2梯度爆炸

原因：几个很大的数相乘会的到一个非常大的数，从而造成NaN（数据溢出的问题）

3经典RNN的缺点

原因：如果RNN神经网络的层数很深，通过反向传播法，信息很难从最后面传到前面。（这个和梯度爆炸和梯度消失有关系）

所以有一些科研人员设计了新的神经元，很好的解决了这个问题。

什么是梯度爆炸？
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梯度爆炸（Gradient Explosion）是指在神经网络训练过程中，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。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，最终可能导致数值溢出、计算错误和训练失败。梯度爆炸通常在深度神经网络中出现，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更容易发生。这是一种常见的方法，通过设置梯度的阈值来限制梯度的大小，确保梯度不会超过一定的范围。
神经网络问题之二：梯度爆炸（Gradient Explosion）
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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。
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在神经网络中，梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多，比如随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）、小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent）等，但对于梯度下降算法而言，难免需要考虑梯度下降算法中遇到的梯度弥散以及梯度爆炸等问题，本文主要讲解神经网络中的梯度爆炸问...
深度学习——梯度爆炸与梯度消失
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梯度问题分析与解决方案 梯度爆炸和梯度消失是深度学习中常见的数值不稳定问题。梯度爆炸表现为梯度值过大导致参数失控，原因包括深层网络、不当的权重初始化和激活函数选择等。解决方法有梯度裁剪、调整学习率、改进初始化和使用ReLU等激活函数。梯度消失则表现为梯度趋近零导致训练停滞，可通过更换激活函数、使用残差连接、BatchNorm和优化模型结构来解决。调试时建议监控梯度分布、简化模型和逐步验证改进效果。
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NNDL 实验七 循环神经网络（2）梯度爆炸实验
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范数(norm)是线性代数中的一个基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式，它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。划重点：非负性、齐次性、三角不等式。外文名：n o r m normnorm作用：常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。记号：f ( x ) = ∥ x ∥我们常用表示具体范数，其中下标s y m b symbsymb是区分范数的助记符号，如、、、范数。
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具体来说就是反向传播中，经过每一层的梯度会乘以该层的权重，举个简单例子： 正向传播中f3=f2(wT∗x+b)，那么反向传播中，∂f2∂x=∂f2∂f1w，反向传播式子中有w的存在，所以w的大小影响了梯度的消失和爆炸，batchnorm就是通过对每一层的输出做scale和shift的方法，通过一定的规范化手段，所以产生影响的就是刚刚提的三个因素。所以 |σ′(z)w|≤0.25 ，多个小于1的数连乘之后，那将会越来越小，导致靠近输入层的层的权重的偏导几乎为0，也就是说几乎不更新，这就是梯度消失的根本原因。
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