5.1.8带神经网络的梯度爆炸

最新推荐文章于 2025-09-04 18:16:18 发布
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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。

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。
NNDL 实验七 循环神经网络（2）梯度爆炸实验
fangerfang？
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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。
十三、神经网络梯度不稳定问题（即梯度消失 & 梯度爆炸问题）
dugudaibo的博客
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本篇博客主要介绍了关于深度神经网络中的题都不稳定问题。首先从感性进行认识，通过将不同深度的梯度可视化发现越是在前面的梯度变化的越慢；然后从反向传播公式出发，分析出因为在计算梯度中需要对每一层神经网络的梯度进行连乘，所以导致了梯度的不稳定问题。
深度学习（三）————过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
01-20
目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函
浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
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图神经网络不仅能够解决传统机器学习方法无法解决的图数据问题，而且能够应用于许多实际场景，例如社交网络、药物发现、网络安全、金融风控等。本书旨在为初学者和实践者提供一个详细、全面的入门指南，围绕图神经网络基础、模型、应用实战（均采用Python+PyTorch实现）等方面进行介绍。本书配套示例源码、数据集、PPT课件。
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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。
详解深度神经网络中常见的梯度消失和梯度爆炸及其具体的解决方案
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梯度不稳定问题 在层数比较多的神经网络模型的训练过程中会出现梯度不稳定的问题。具体来说就是神经网络前面的层可能会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着神经网络层数的增加变得越来越明显。 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。因为神经网络的反向传播算法是从输出层到输入层的逐层向前进行链式求导，前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积，当存在神经网络层数过多时，就有可能出现了梯度不稳定场景。 梯度消失 在神经网络反向传播中，当梯度从后往前传时，梯度不
【神经网络深度学习】--梯度消失and爆炸的原因及解决方案
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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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