梯度消失和梯度爆炸的解释

最新推荐文章于 2025-07-12 21:50:54 发布
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#机器学习 #深度学习

博客主要介绍了梯度的概念，并阐述了引入梯度后进行参数更新的相关内容，涉及机器学习和深度学习领域的基础知识。

1.梯度是什么
2.引入梯度，参数更新

iridescentc
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梯度消失和梯度爆炸
leemusk的博客
07-24 1509
1. 前向传播和反向传播 在讲解梯度消失和梯度爆炸之前，我们需要先了解什么是前向传播和反向传播。 前向传播： 输入层数据开始从前向后，数据逐步传递至输出层。 反向传播： 损失函数从后向前，梯度逐步传递至第一层。 在讲解前向传播和反向传播计算过程之前，我们先介绍一下计算图的概念，通过计算图可以很清楚的了解后向传播的计算过程，以3层网络为例。 蓝色圆圈表示运算操作，分别为乘法，激活函数，乘法，损失函数；白色框框表示传播的数值；蓝色框框表示权重； 前向传播不同多说，不断的乘以权重在通过激活函数即可； 反向传播的
【梯度消失】【梯度爆炸】梯度爆炸和梯度消失是什么？详细解释
wq6qeg88的博客
01-03 1145
通常发生在深度神经网络中，特别是使用Sigmoid或Tanh等激活函数时。它会导致前面几层的梯度接近零，从而使得这些层几乎无法学习。解决方法包括使用ReLU激活函数、良好的权重初始化、批量归一化和残差网络等。
机器学习：神经网络中的梯度消失和梯度爆炸
JacksonKim的博客
05-11 1万+
一、什么是梯度消失和梯度爆炸 1. 梯度消失(gradient vanishing problem) 我们知道神经网络在进行反向传播(BP)的时候会对参数W进行更新，梯度消失就是靠后面网络层(如layer3)能够正常的得到一个合理的偏导数，但是靠近输入层的网络层，计算的到的偏导数近乎零，W几乎无法得到更新。 2. 梯度爆炸(gradient exploding problem) 梯度爆炸的意思是，靠近输入层的网络层，计算的到的偏导数极其大，更新后W变成一个很大的数(爆炸)。 ...
什么是梯度爆炸/梯度消失?
浩瀚之水的专栏
01-08 2万+
深度神经网络训练的时候，采用的是反向传播方式，该方式使用链式求导，计算每层梯度的时候会涉及一些连乘操作，因此如果网络过深。 那么如果连乘的因子大部分小于1，最后乘积的结果可能趋于0，也就是梯度消失，后面的网络层的参数不发生变化. 那么如果连乘的因子大部分大于1，最后乘积可能趋于无穷，这就是梯度爆炸 如何防止梯度消失？ sigmoid容易发生，更换激活函数为 ReLU即可。 权重初始化用高斯初始化 如何防止梯度爆炸？ 1 设置梯度剪切阈值，如果超过了该阈值，直接将梯度置为该值。 2 使用ReLU
【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 6581
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
梯度爆炸 与 梯度消失
Rhett_Butler0922的博客
05-17 1077
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。
详解梯度消失和梯度爆炸(反向传播)？
最新发布
wh1236666的博客
07-12 1326
梯度爆炸（Gradient Explosion）是深度学习中一种常见的优化问题，指在模型训练过程中，梯度（损失函数对参数的偏导数）的数值变得异常巨大，导致模型参数更新幅度过大，甚至超出合理范围，最终使模型无法收敛或性能严重下降。梯度爆炸的本质与表现在反向传播算法中，模型参数的更新依赖于梯度的计算。对于深层神经网络，梯度需要从输出层反向传播到输入层，过程中可能涉及多个矩阵乘法（或链式求导）。
深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题
码上飞扬的博客
05-28 2334
在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸的原因及解决办法
weixin_39683172的博客
12-17 1511
一、引入：梯度更新规则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，更新优化深度网络的权值。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)，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：我们最终的目的是希望这个多元函数可以很好的完成输入到输出之间的映射。二、梯度消失、爆炸的原因下图...
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
hollyprince的博客
07-20 1万+
梯度消失和梯度爆炸的原因和解决办法
【机器学习】梯度消失和梯度爆炸问题
weixin_62403234的博客
12-01 1419
梯度消失：反向传播过程中，梯度逐渐减小，导致网络无法有效学习。常见于深层网络和使用Sigmoid、tanh等激活函数时。梯度爆炸：反向传播过程中，梯度逐渐增大，导致权重更新过大，网络训练不稳定。常见于深层网络或某些激活函数的使用。
一文彻底搞懂深度学习：梯度消失和梯度爆炸
Code1994的博客
11-13 1万+
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
什么是梯度消失和梯度爆炸
彬彬侠的博客
01-18 1335
梯度消失(Vanishing Gradient)是指在深度神经网络训练中，随着梯度的传播（从输出层反向传播到输入层），梯度值变得非常小，导致在靠近输入层的参数更新时几乎没有变化。由于梯度过小，模型的参数无法有效更新，训练过程变得极其缓慢，甚至停滞。梯度爆炸(Exploding Gradient)是指在反向传播过程中，梯度值变得极大，导致网络的权重更新过于剧烈，甚至出现数值溢出（NaN）。这种情况通常发生在梯度值在多层传递时不断增大，造成模型参数更新不稳定，训练过程无法收敛。
【梯度消失和梯度爆炸问题详解】
雪丫头的博客
03-26 2611
1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 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 (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。 我们最终的目的是希望这个非线性函数很好的完成输入到输出之间的映射，也就是找到让损失函数取得极小值。所以最终的问题就变成了一个寻找函数最小值的问题，在数学上，
详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法
热门推荐
Double_V的博客
12-20 27万+
前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中，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 -
梯度消失，梯度爆炸产生的原因及解决办法
donkey_1993的博客
08-18 2万+
1.梯度消失和爆炸产生的原因： a）从网络深度来分析： 在反向传播过程中需要对激活han函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。 b）从激活函数来分析： 前面a中提到的...
机器学习梯度消失，梯度爆炸原因
qq_30761819的博客
07-18 1352
转载自https://blog.youkuaiyun.com/qq_25737169/article/details/78847691 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。  其中，梯度消失...
梯度消失与梯度爆炸产生原因及解决方法
霜叶的博客
08-30 2万+
1 、什么是梯度消失和梯度爆炸 在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。 2、梯度消失、爆炸导致原因 2.1、从BP（反向传播原理）解释梯度消失和梯度爆炸 举例，一个简单的深层网络如下： 图中是一个四层的全连接网络，假设每一层网络激活后..
直观易懂的解释梯度消失和梯度爆炸
07-10
### ### 梯度消失与梯度爆炸的通俗解释 在深度学习中，神经网络通过反向传播算法来调整模型中的参数，以最小化损失函数。这一过程依赖于梯度的计算和传播。然而，在深层网络中，常常会出现两种极端情况：梯度消失和梯度爆炸。 #### ### 梯度消失（Gradient Vanishing） 梯度消失是指在网络的反向传播过程中，靠近输入层的权重更新幅度变得非常小，几乎为零，导致这些层的参数几乎不再变化。这会使得模型无法有效学习到数据中的特征，从而影响模型性能。 可以将梯度想象成一个“声音”信号，从输出层传回输入层。如果这个“声音”在传递过程中不断衰减，那么最前面的层可能根本听不到它，也就无法进行有效的参数更新。这种现象通常发生在使用像 Sigmoid 或 Tanh 这样的激活函数时，因为它们的导数在某些区域接近于零，导致梯度在多层之间反复相乘后迅速衰减[^2]。 #### ### 梯度爆炸（Gradient Explosion） 与梯度消失相反，梯度爆炸指的是在网络的反向传播过程中，梯度值变得异常大，甚至可能导致数值溢出（如出现 NaN）。这会导致参数更新幅度过大，使模型变得不稳定，训练过程无法收敛。 同样用“声音”的类比来理解，梯度爆炸就像是一个微弱的声音在传递过程中被不断放大，最终变成震耳欲聋的噪音。这种情况通常出现在权重初始化过大或网络层数过多的情况下，尤其是当激活函数的导数大于 1 时，梯度会在多层之间反复相乘后指数级增长。 --- ### ### 形成原因分析 #### #### 激活函数的选择 不同的激活函数对梯度的影响不同。例如： - **Sigmoid 函数**：其导数的最大值仅为 0.25，并且在输入值较大或较小时导数趋近于 0。因此，使用 Sigmoid 激活函数的深层网络容易出现梯度消失问题。 - **Tanh 函数**：虽然比 Sigmoid 更好，但其导数也存在类似的问题，在输入绝对值较大时导数趋近于 0。 - **ReLU 函数**：其导数在正区间恒为 1，因此不会导致梯度消失。但在负区间导数为 0，可能导致“死亡神经元”问题[^2]。 #### #### 权重初始化不当 如果初始权重设置得过大，那么在网络前向传播时，激活值可能会进入饱和区，导致其导数接近于零，从而引发梯度消失。另一方面，过大的权重也可能导致梯度在反向传播时不断放大，进而引发梯度爆炸。 #### #### 网络结构设计 深层网络更容易出现梯度消失或爆炸问题。这是因为梯度是通过链式法则逐层计算的，随着层数增加，连乘效应会被放大。如果每层的梯度略小于 1，则最终梯度会迅速趋近于零；如果每层的梯度略大于 1，则最终梯度会呈指数级增长[^1]。 --- ### ### 常见解决方案 #### #### 使用 ReLU 及其变体激活函数 ReLU 函数在正区间导数恒为 1，避免了梯度消失问题。常见的变体包括 Leaky ReLU、Parametric ReLU 和 ELU，它们在负区间也有非零导数，进一步缓解了“死亡神经元”问题[^2]。 #### #### 批标准化（Batch Normalization） 批标准化通过对每一层的输入进行归一化处理，使其均值为 0、方差为 1，从而减少内部协变量偏移。这有助于保持梯度的稳定性，防止梯度消失或爆炸的发生。 #### #### 梯度裁剪（Gradient Clipping） 梯度裁剪是一种针对梯度爆炸的有效方法。其核心思想是设定一个阈值，当梯度超过该阈值时，将其按比例缩放至合理范围内。例如，可以采用 L2 范数裁剪的方式： ```python import torch.nn as nn # 定义网络 model = nn.Linear(10, 1) # 计算损失并反向传播 loss = model(torch.randn(32, 10)).mean() loss.backward() # 梯度裁剪 nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) ``` 这种方法可以有效防止梯度爆炸带来的不稳定性[^3]。 #### #### 使用残差连接（Residual Connections） 残差连接通过引入跳跃路径，使得梯度可以直接从深层传回到浅层，从而缓解梯度消失问题。这种方法在 ResNet 中得到了广泛应用，使得训练非常深的网络成为可能[^2]。 #### #### LSTM 等门控机制 在循环神经网络（RNN）中，LSTM 通过引入“门”机制（输入门、遗忘门、输出门），可以在一定程度上控制信息的流动，从而缓解梯度消失问题。这是 RNN 在处理长序列任务时优于传统 RNN 的关键因素之一。 --- ###
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