机器学习中梯度爆炸、梯度消失问题

最新推荐文章于 2025-01-18 09:37:21 发布
最新推荐文章于 2025-01-18 09:37:21 发布
阅读量238 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/masterShaw/article/details/110246107
本文提供了正常与异常损失训练图，并探讨了梯度爆炸或消失的问题。通过深入分析，给出了具体的解决方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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 1852
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。
梯度消失，梯度爆炸的一些问题/Batch Normalization
m0_53292725的博客
12-02 2513
1.梯度消失 梯度消失:梯度太小，无法进行参数的更新，梯度小到数据类型无法表示出现NAN 梯度爆炸：梯度太大，大到数据类型无法表示，出现NAN 假设我们有四层极简神经网络：每层只有一个神经元 获取的w1的梯度有： 获取的w1的梯度有 假设我们使用sigmoid激活函数，即f为sigmoid函数，sigmoid的导数如下图 假设每层都获取sigmoid导函数的最大值1/4，那么在反向传播时， 当权重初始过小或使用易饱和神经元（sigmoid，tanh）sigmoid在y=0，...
【漫话机器学习系列】053.梯度爆炸（Exploding Gradient Problem）
最新发布
IT古董
01-18 867
梯度爆炸是指在深度神经网络的训练过程中，由于梯度的值在反向传播时不断累积，导致梯度变得非常大，以至于模型无法正常学习。这种现象在深层网络或循环神经网络（RNN）中尤为常见。
机器学习——梯度消失，梯度爆炸
夏未眠秋风起的博客
04-21 554
原因 梯度消失：1.深层网络，2.不合适的激活函数 梯度爆炸：1.深层网络，2.权值初始化太大 对于神经网络的更新，我们是采用反向传播（BP），用梯度下降策略对神经网络进行参数更新。 根据链式法则求导，越靠近输入层的隐藏层导数乘的次数就越多。因此，如果导数大于1，那么层数越多，梯度以指数级增长，容易发生梯度爆炸；如果导数小于1，那么层数越多，梯度以指数级减小，容易发生梯度消失。 不合适的...
详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法
danmeng8068的博客
08-27 116
https://blog.youkuaiyun.com/qq_25737169/article/details/78847691
机器学习-梯度消失和梯度爆炸
fzz97_的博客
02-03 231
主要讲了梯度消失和爆炸的原因，及常见的解决方法。
【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 6343
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
【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
01-03 983
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。
讲解深度学习中的学习率、梯度、、梯度消失、梯度爆炸
qq_36545573的博客
10-23 1837
这篇文章深入探讨了深度学习中的关键概念——梯度、学习率，以及梯度消失和梯度爆炸问题。文章首先解释了梯度的数学定义，强调了其在优化中的重要性。接着介绍了学习率这一超参数如何控制模型训练时参数更新的步长，并探讨了不同学习率选择对模型收敛性的影响。随后，文章详细描述了梯度消失和梯度爆炸的现象，阐述了它们在深度神经网络中可能导致的训练问题，并提供了解决这些问题的常见策略，如激活函数的选择、梯度裁剪等。最后，通过形象的比喻进一步帮助读者理解这些复杂概念，提升了文章的可读性和实用性。
【AI知识点】梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）
AI完全体
10-07 1347
梯度消失（Vanishing Gradient） 和梯度爆炸（Exploding Gradient） 是神经网络训练中的常见问题，特别是在深层神经网络（DNN）或递归神经网络（RNN）中。这两者主要与反向传播算法中的梯度计算有关，它们会导致模型在训练过程中收敛困难，甚至无法正确学习。
机器学习中梯度消失、爆炸的原因分析以及解决方案
weixin_39025364的博客
04-18 340
两种情况下梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下。 1.深层网络 从深层网络角度来讲，不同的层学习的速度差异很大，表现为网络中靠近输出的层学习的情况很好，靠近输入的层学习的很慢，有时甚至训练了很久，前几层的权值和刚开始随机初始化的值差不多。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...
【机器学习】梯度消失和梯度爆炸的原因分析、表现及解决方案
BetterBench的博客
06-15 9777
目录1 基本概念2 原因分析2.1 直接原因2.2 根本原因3 表现4 解决方案 1 基本概念 （1）梯度不稳定 在深度神经网络中的梯度是不稳定的，在靠近输入层的隐藏层中或会消失，或会爆炸。这种不稳定性才是深度神经网络中基于梯度学习的根本问题。 产生梯度不稳定的根本原因是前面层上的梯度是来自后面层上梯度的乘积。当存在过多的层时，就会出现梯度不稳定场景，比如梯度消失和梯度爆炸。所以梯度消失和梯度爆炸属于梯度不稳定的范畴。 （2）梯度消失和梯度爆炸 BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整，计
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)。 ...
机器学习总结（九）：梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient）问题
热门推荐
西电校草-OMEGA
04-01 6万+
（1）梯度不稳定问题： 什么是梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。 原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景，如梯度消失和梯度爆炸。 （2）梯度消失（vanishing gradient problem）： 原因：例如三个隐层、单神经元网络： 则可以得到：
深度学习：梯度消失和梯度爆炸
皮皮blog
05-13 5998
几种RNNs并不能很好的处理较长的序列。一个主要的原因是，RNN在训练中很容易发生梯度爆炸和梯度消失，这导致训练时梯度不能在较长序列中一直传递下去，从而使RNN无法捕捉到长距离的影响。
机器学习总结（二）：梯度消失和梯度爆炸
以梦为马，不负韶华
04-05 3万+
神经网络的训练过程通常分为两个阶段：前向传播和反向传播。 前向传播如下图所示，原理比较简单 上一层的神经元与本层的神经元有连接，那么本层的神经元的激活等于上一层神经元对应的权值进行加权和运算，最后通过一个非线性函数（激活函数）如ReLu，sigmoid等函数，最后得到的结果就是本层神经元的输出。逐层逐神经元通过该操作向前传播，最终得到输出层的结果。 反向传播由最后一层开始，逐层向前传播进行
机器学习_神经网络训练时梯度爆炸和梯度消失产生的原因及解决方法
欢迎大家关注我
07-11 2795
一般在深层神经网络中，我们需要预防梯度爆炸和梯度消失的情况。 梯度消失（gradient vanishing problem）和梯度爆炸（gradient exploding problem）一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。 例如下面所示的含有三个隐藏层的神经网络，梯度消失问题发生时，接近输出层的hiden layer3的权重更新比较正常，但是前面的hidden layer1的权重更新会变得很慢，导致前面的权重几乎不变，仍然接近初始化的权重，这相当于hidden layer1没有学到任何东西，此时深
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值