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 2025-09-23 18:11:40 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。

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。
啊

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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况，其输出值变化都

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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 2072
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
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深度学习----ResNet（残差网络）-彻底改变深度神经网络的训练方式：通过残差学习来解决深层网络退化问题（附PyTorch实现）
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ResNet（残差网络）是由何凯明团队提出的突破性神经网络架构，通过残差块和跳跃连接解决了深层网络训练中的梯度消失/爆炸问题。文章首先分析了深层网络的三大痛点：激活函数限制、层数过深导致的连乘效应和初始权重不合理。然后详细介绍了ResNet的核心创新——残差块的设计原理，以及批归一化技术的应用。最后提供了基于PyTorch的完整实现代码，包括数据加载、模型定义、训练测试流程，并以MNIST分类任务为例展示了95%以上的准确率。ResNet的思想革新了计算机视觉领域，也被广泛应用于NLP等其他深度学习任务。
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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问题详解】
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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 4333
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
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所有的h都是一个向量，向量关于向量的导数是一个矩阵 我们做了太多的矩阵乘法
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一文彻底搞懂深度学习：梯度消失和梯度爆炸
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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！
深度学习训练中梯度消失的原因有哪些？有哪些解决方法？
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深度学习训练中梯度消失的原因有哪些？有哪些解决方法？ 梯度消失产生的主要原因有：一是使用了深层网络，二是采用了不合适的损失函数。 目前优化神经网络的方法都是基于BP，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。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。梯度消失问...
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深度学习避坑指南：一文搞懂梯度消失与梯度爆炸
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梯度消失与梯度爆炸的本质是梯度在反向传播中的极端累积，解决问题的核心思路是减少梯度的衰减/膨胀，增强梯度的传递能力。深度学习避坑指南：一文搞懂梯度消失与梯度爆炸在神经网络训练中，模型通过反向传播计算来更新参数。当梯度出现异常时，参数更新就会失控，进而导致模型训练失败。二者的本质是梯度在反向传播过程中的极端变化，但表现却截然相反。t=P7R7深度学习避坑指南：一文搞懂梯度消失与梯度爆炸在神经网络训练中，模型通过反向传播计算来更新参数。当梯度出现异常时，参数更新就会失控，进而导致模型训练失败。
[Machine Learning] 深度学习中消失的梯度
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12-07 291
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
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08-18 5286
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
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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。
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