梯度消失和梯度爆炸问题及其解决方法详解

最新推荐文章于 2025-05-27 21:33:28 发布
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#梯度消失和梯度爆炸 #Sigmoid #BN #ResNet #激活函数

本文详细介绍了梯度消失和梯度爆炸的问题，包括它们的概念、原理和解决方法。提出了解决方案，如更换激活函数（如ReLU系列）、权重初始化、引入BN层、梯度剪切、权重正则以及使用ResNet的残差结构。建议避免使用Sigmoid函数，推荐使用ReLU及其变体，并讨论了不同初始化方法和BN层的作用。

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梯度不稳定概念和解决方法

梯度消失和梯度爆炸问题

概念

  • 梯度消失是因为随着网络深度的加深，网络反向传播的小于1的导数经过逐层累积而导致其越靠近输入层，其值越小，因此靠近输入层的权值更新就会非常缓慢甚至停滞不前，那么网络深度的加深就失去了其意义，网络只等价于后面基层浅层网络的学习。
  • 梯度爆炸一般出现深层网络和权值初始化值太大的情况下。随着网络的深度的加深，大于1的导数经过逐层累积，变得非常大，梯度值太大，会导致权值瞬间跳跃，指向不应该指向的位置，导致训练收敛缓慢，甚至陷入局部最小值。

原理详解

以梯度消失中的Sigmoid激活函数为例，下面四个图分别是Sigmod原函数公式及曲线和其导数公式及曲线。
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观察Sigmoid函数曲线，可以知道其输出分布在【0,1】区间，而且在输入值较大和较小的情

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Python深度学习实践：梯度消失和梯度爆炸的解决方案
AI天才研究院
09-20 1864
在深度学习领域，特别是在训练深层神经网络时，梯度消失和梯度爆炸是两个普遍存在的问题。这些问题限制了网络的训练效率和性能，特别是当网络层数增加时。梯度消失指的是梯度在反向传播过程中变得非常小，导致权重更新几乎为零，从而阻碍了学习过程。相反，梯度爆炸则是梯度变得异常大，超过了数值的正常范围，可能导致权重更新过于剧烈，甚至引发数值不稳定和崩溃。梯度裁剪：通过设置阈值来限制梯度的大小，保证梯度更新不会过大或过小。激活函数选择：选择具有良好导数特性的激活函数，如ReLU，减少梯度消失的风险。权重初始化。
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 2175
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的原因及解决办法
最新发布
和大家一起涨芝士
05-27 578
梯度消失和梯度爆炸是由于深层神经网络中反向传播时梯度连乘效应导致的。梯度消失源于激活函数饱和（如sigmoid）或权重过小，使梯度趋近0；梯度爆炸则由于权重过大导致梯度指数级增长。解决方法包括：使用ReLU等激活函数、合理初始化权重（He/Xavier）、批归一化（BatchNorm）、梯度裁剪（Gradient Clipping）、残差连接（ResNet）及自适应优化器（Adam）。这些技术能有效稳定训练过程，提升模型性能。
梯度消失和梯度爆炸问题详解
ZeroZone零域的博客
10-28 5188
1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数f(x)f(x)f(x)(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...
【梯度消失和梯度爆炸问题详解】
雪丫头的博客
03-26 2517
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，
详解梯度消失、梯度爆炸问题
王叔叔
05-27 4148
1、梯度消失（vanishing gradient problem）、梯度爆炸（exploding gradient problem）原因 神经网络最终的目的是希望损失函数loss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，很自然的就会想到使用梯度下降（求导）来解决。 梯度消失、梯度爆炸其根本原因在于反向传播训练法则（BP算法）：是指在使用梯度下降法对误差进行反向传播时，由于求偏导累乘而出现趋于0（梯度消失）或者趋于无穷大（梯度爆炸）的问题 。 所以梯度消失和爆炸出现的原因经
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
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 1448
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...
【AI知识】激活函数介绍（sigmoid & Tanh & Relu）+ 梯度爆炸 / 消失及解决办法
想买很多漂亮衣服但是买不起的博客
12-14 942
【AI知识】激活函数介绍（sigmoid & Tanh & Relu）+ 梯度爆炸 / 消失介绍
梯度爆炸与梯度消失的原因以及解决方法，局部极小值问题以及学习率问题（对SGD的改进）
hai008007的博客
03-24 1万+
梯度爆炸与梯度消失的原因：简单地说，根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话（ ），那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0（ ）。下面是数学推导推导。假设网络输出层中的第 个神经元输出为，而要学习的目标为 。这里的 表示时序，与输入无关，可以理解为网络的第 层。若采用平方误差作为损失函数，第 个输出神经元对应的损失为 将损...
深入浅出讲解梯度消失和梯度爆炸问题（原因、解决方法）
程序星空实验室
03-19 3556
1.梯度消失和梯度爆炸产生的原因： 传统的神经网络通常是基于BP算法优化权重参数的，即通过损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对神经网络中的权重进行更新，其中用到的是连乘形式的链式法则。 梯度消失：产生的原因基本上是网络太深或是采用了不恰当的损失函数，如sigmoid函数、tanh函数等。由于sigmoid函数的导数最大值是0.25，因而通过链式法则，导致靠近输入层的权重更新缓慢甚至停...
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！
发生梯度消失, 梯度爆炸问题的原因，怎么解决?
ncnfjdjjd的博客
04-06 1202
当输入很大或很小时，函数的导数（梯度）接近于 0输出趋于一个上限/下限，梯度变小。
[Machine Learning] 深度学习中消失的梯度
AI先锋
12-07 278
好久没有更新blog了，最近抽时间看了Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》感觉小有收获，分享给大家。 　　了解深度学习的同学可能知道，目前深度学习面临的一个问题就是在网络训练的过程中存在梯度消失问题（vanishing gradient problem），或者更广义地来讲就是不稳定梯度问题。那么到底什么是梯度消失呢？这个问题又是如何导致的呢？这就
【深度学习基础知识 - 03】梯度消失和梯度爆炸的概念及解决方案
yanyuxiangtoday的博客
08-18 5196
梯度消失和梯度爆炸是人工智能领域出现的高频词汇，这篇文章对其进行简要介绍。 概念 梯度消失就是指在网络反向传播过程中由于链式求导法则不断的累积，如果每一层的梯度都小于1，由于累乘效应，出现了某些参数的梯度非常小的现象。在使用这些梯度更新梯度的时候参数值基本没有发生变化，因此就出现了网络训练停滞、模型无法继续优化的问题。 梯度爆炸与之刚好相反，在网络反向传播过程中由于链式求导法则的累乘效应，在每一层梯度都大于1的时候，就可能会出现某些参数的梯度非常大。在使用这些梯度更新参数的时候就会导致参数变化过大，就会出
深度学习常见概念解释（一）—— 梯度消失和爆炸
XISHI_TIANLAN的博客
04-08 2616
梯度消失问题（Vanishing Gradient Problem）是神经网络，尤其是深层神经网络在训练过程中常见的一个问题。它指的是在神经网络的训练过程中，当误差梯度（gradient）被反向传播回网络的输入层时，梯度的值变得非常小，甚至接近于零，导致网络权重的更新非常缓慢或者几乎不更新，这使得网络很难继续学习或者完全无法收敛到一个好的解。
从模型和数据的角度解决梯度爆炸的问题
Angelina_Jolie的博客
07-02 360
梯度爆炸是深度学习模型在训练过程中可能遇到的问题，特别是在训练深度神经网络和递归神经网络时。梯度爆炸问题会导致网络的权重更新过大，使得模型无法收敛。
梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案
caip12999203000的博客
10-31 1万+
本文章总结了梯度消失与梯度爆炸产生、原理和解决方案。
关于梯度消失，梯度爆炸的问题
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qq_29133371的博客
07-09 3万+
随着神经网络层数的增加，会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，下面细说下问什么会出现：       起初的学习率固定。       下面来看几组通过增加隐藏层层数后的学习率变化图：
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