梯度消失问题及LSTM代码片段

最新推荐文章于 2025-06-12 20:27:59 发布

haojiefenglang

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分类专栏：深度学习笔记

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本文探讨了梯度消失和梯度爆炸的问题，它们源于深层网络中反向传播的连乘效应。建议使用ReLU激活函数以及LSTM结构来缓解这些问题。LSTM通过输入门、遗忘门和输出门的设计，有效地解决了RNN中的梯度消失问题。文中还提供了使用LSTM训练MNIST数据集的代码片段，展示了随着迭代次数增加，测试准确率逐步提升。

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1、什么是梯度消失、梯度爆炸
以BP反向传播为例，链式求导法则，前面的隐藏层的权值和偏值依赖后面的层，当激活函数的时，层数越多时，求导结果越小，导致前面几层的权值和偏重与初始值没有较大区别，参数更新缓慢，这就是所谓的梯度消失情况。
同理，梯度爆炸：链式求导导致结果特别大，参数更新非常快。由此可见，梯度消失和梯度爆炸主要是因为网络太深，权值更新不稳定造成的，本质原因是因为反向传播中的连乘效应导致的。
改进方法：
（1）选择合适的激活函数，如：用Relu函数代替Sigmoid函数
（2）对于RNN网络中存在的梯度消失问题，可以选择LSTM结构代替；
具体数学过程解释梯度消失和梯度爆炸，参考博客：https://ziyubiti.github.io/2016/11/06/gradvanish/
2、LSTM（Long Short Term Memory）结构

三个门限：
（1）input gate对输入信号进行选择
（2）forget gate选择忘记哪些信号；
（3）output gate选择信号输出；
这三个门限的三个输入时一样的，激活函数一般选择tanh();

其中，各个结果代表标注在下图中：

具体实现代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)

#输入图片：28*28
n_inputs=28 #一行28个数据,输入神经元的个数
max_time=28 #共28行
lstm_size=100 #隐藏层100个基础单元
n_classes=10 #输出神经元的个数
batch_size=50
n_batch=mnist.train.num_examples//batch_size

x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

weights=tf.Variable(tf.truncated_normal([lstm_size,n_classes],stddev=0.1))
biases=tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[n_classes]))

def RNN(X,weights,biases):
    #inputs=[batch_size,max_time,n_inputs]
    inputs=tf.reshape(X,[-1,max_time,n_inputs])

    #定义LSTM基本cell
    lstm_cell=tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size)
    outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,inputs,dtype=tf.float32)
    results=tf.nn.softmax(tf.matmul(final_state[1],weights)+biases)
    return results
    #final_state[0]是cell state
    #final_state[1]是hidden_state，最后时间序列一次输出的信号，28个序列，产生1个结果
    #outputs记录每一次时间序列的输出结果，28个序列，产生28个结果，所以output第27个序列的输出结果和final_state[1]是一样的

#计算RNN的结果
prediction=RNN(x,weights,biases)
#计算损失函数
cross_entropy=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits=prediction))
optimizer=tf.train.AdamOptimizer(1e-4)
train_step=optimizer.minimize(cross_entropy)

#结果存放在一个bool类型列表中
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1))
#测试准确率
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(6):
        for batch in range(n_batch):
            batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(batch_size)
            sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})

        acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})  
        print("Iter "+str(epoch)+" Test Accuracy= "+str(acc))

运行结果：

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Iter 0 Test Accuracy= 0.7476
Iter 1 Test Accuracy= 0.8575
Iter 2 Test Accuracy= 0.8893
Iter 3 Test Accuracy= 0.9181
Iter 4 Test Accuracy= 0.927
Iter 5 Test Accuracy= 0.9359