卷积神经网络梯度消失,神经网络中梯度的概念

最新推荐文章于 2024-02-07 15:01:01 发布
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分类专栏： 物联网 文章标签： 神经网络 cnn 深度学习
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什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度

累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。

方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。

避免梯度消失和梯度爆炸的方案：使用新的激活函数Sigmoid函数和双曲正切函数都会导致梯度消失的问题。ReLU函数当x<0，的时候一样会导致无法学习。

利用一些改进的ReLU可以在一定程度上避免梯度消失的问题。例如，ELU和LeakyReLU，这些都是ReLU的变体。

深度学习中如何防止梯度消失与梯度爆炸？

为什么deep learning 能抑制梯度消失或者爆炸的问题

肯定要学会神经网络啊，因为深度学习本身就是神经网络算法，之所以叫深度学习是为了突出深度这个词。这个深度代表很多的神经网络的层数。

因为以前所说的神经网络算法没有好的训练方法，最终训练的神经网络有2到3层就是极限了，对于很多应用来说没有实际价值。

以前的主流神经网络训练方法叫反向传播，但是也解决不了随着神经网络层数的增加而梯度消失的问题。

在2006年由GeffryHiton提出使用逐层贪婪预训练的方式，使得神经网络可以高效的训练&

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在机器学习，尤其是深度学习领域，“梯度”（Gradient）是一个核心概念，它指导着模型如何通过学习数据来最小化预测错误。理解梯度及其在神经网络中的计算方式，对于掌握神经网络的训练过程至关重要。在数学中，梯度是一个向量，表示一个多元函数在某一点上的最大方向导数。简单来说，它指向函数值增长最快的方向。如果一个函数有多个自变量，例如 f(x1,x2,…,xn)f(x_1, x_2, \dots, x_n)f(x1​,x2​,…,xn​)，那么它在某一点 P(a1,a2,…,an)P(a_1, a_2, \dot
神经网络的激活函数
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神经网络梯度是什么意思,卷积神经网络梯度下降
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卷积网络的平移不变性
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卷积网络的平移不变性
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两个方面：1. 网络太深，链式法制传导(每次的相乘的数据都小于1)，导致梯度消失。 2. sigmoid, tanh函数的导数趋向于0，导致梯度消失。 当然weight的初始化数据也有很大影响 This is the fourth entry in myjourneyto extend my knowledge of Artificial Intelligence in the y...
Back Propagation-BP神经网络
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BP算法是一种通过反向传播来训练神经网络的方法。它通过前向传播计算网络的输出值和预期输出值之间的误差，然后通过反向传播调整网络参数以减少误差。在BP算法中，首先会进行前向传播的计算过程。这个过程会根据输入样本和初始化的网络权重和偏置值，计算出网络的输出值。然后，将这个输出值与期望的输出值进行比较，计算出误差。如果误差不在给定的范围内，就会进行反向传播的过程。反向传播是通过将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号。
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神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法
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深度学习 --- 优化入门三（梯度消失和激活函数ReLU）
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前两篇的优化主要是针对梯度的存在的问题，如鞍点，局部最优，梯度悬崖这些问题的优化，本节将详细探讨梯度消失问题，梯度消失问题在BP的网络里详细的介绍过（兴趣有请的查看我的这篇文章），然后主要精力介绍RuLU激活函数，本篇还是根据国外的文章进行翻译，然后再此基础上补充，这样使大家更容易理解，好，那就开始了： 分布，该死的分布，还有统计学 不同于之前的机器学习方法，神经网络并不依赖关于输入数据的任何...
卷积神经网络梯度消失的原因
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### 卷积神经网络中的梯度消失问题及其解决方案 #### 梯度消失现象描述 在卷积神经网络（CNN）中，当执行反向传播算法时，如果网络层数过多，则可能出现梯度逐渐减小的情况。这种现象被称为梯度消失，它使得靠近输入端的层几乎无法接收到有效的误差信号来调整参数[^2]。 #### 导致梯度消失的主要因素 1. **激活函数的选择** 使用某些类型的激活函数可能导致梯度消失。例如Sigmoid和Tanh等饱和非线性激活函数，在极端情况下其导数值接近于零，这会极大地削弱通过链式法则传递回来的梯度大小[^3]。 2. **权重初始化不当** 如果初始权值设置得过小或过大，都会影响前馈过程中各节点输出范围以及后续计算得到的梯度值。特别是对于深层结构而言，不合适的权重分布可能会加剧梯度衰减的程度。 3. **网络深度增加** 随着网络层次加深，每经过一层就会乘以一个小于1的比例因子（即该层对应的权重矩阵），因此最终累积起来的效果就是整个路径上的梯度变得非常微弱甚至趋近于0。 #### 应对策略概述 针对上述提到的各种成因，可以采取如下措施缓解乃至消除梯度消失的问题： - **采用ReLU类激活函数** ReLU (Rectified Linear Unit) 及其变体如Leaky ReLU、Parametric ReLU 等具有更好的保持较大梯度的能力，因为它们不会像传统sigmoid/tanh那样容易进入饱和区而导致梯度过小。 - **改进权重初始化方式** Xavier/Glorot 初始化方法考虑到了每一层输入输出单元数量之间的关系，能够合理分配初始权重；He Initialization 则更适合应用于带有ReLU激活器的场景下，有助于维持正向传播过程中的方差稳定性和防止梯度弥散。 - **应用Batch Normalization技术** 批量标准化可以在一定程度上减轻内部协变量偏移的影响，使数据在整个训练期间都处于较好的统计特性范围内，从而促进更快收敛并减少梯度消失的可能性。 - **引入残差连接/跳跃连接机制** ResNet提出的跳连设计允许信息绕过多个中间层直接传送到后面的层，这样不仅加快了学习速度而且有效解决了超深网络中存在的梯度消失难题。 ```python import torch.nn as nn class CNNWithResidualConnections(nn.Module): def __init__(self): super(CNNWithResidualConnections, self).__init__() # 定义基本卷积模块和其他组件... self.residual_block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), padding='same'), nn.BatchNorm2d(num_features=64), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), padding='same') ) def forward(self, x): identity = x out = self.residual_block(x) out += identity # 添加残差链接 return F.relu(out) model = CNNWithResidualConnections() ```
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