神经网络中梯度的概念,卷积神经网络名词解释

最新推荐文章于 2025-08-17 14:18:48 发布
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#神经网络 #cnn #深度学习

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。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

解释sigmoid为什么会导致梯度消失

多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷，同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形rbsci。理论上而言，参数越多的模型复杂度越高，“容量”也就越大，也就意味着它能完成更复杂的学习任务。

多层感知机给我们带来的启示是，神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。

但是随着神经网络层数的加深，优化函数越来越容易陷入局部最优解（即过拟合，在训练样本上有很好的拟合效果，但是在测试集上

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梯度法与卷积神经网络：深入探讨
AI天才研究院
12-29 1023
1.背景介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像识别和自然语言处理等领域。它的核心算法是梯度下降法（Gradient Descent），这篇文章将深入探讨这两个关键概念的原理、算法和实例。 1.1 梯度下降法 梯
神经网络名词解释
zmj52的博客
08-30 1446
batchsize：批量大小将决定我们一次训练的样本数目。 batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 作用： batchsize的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 Batch_Size的取值： 全批次 如果数据集比较小，我们就采用全数据集。全数据集确定的方向能够更好的代表样本总体，从而更准确的朝向极值所在的方向。 注：对于大的数据集，我们不能使用全批次，因为会得到更差的结果。 迷你批次 选择一个适中的Batch_Size值。就是说我们选定一个batch的大小后，将会以batch
卷积神经网络的梯度求解
loki2018的博客
11-15 1827
在一些对神经网络可解释性的研究中，总是会利用到损失函数对最后一层特征图进行求梯度的操作，例如著名的Grad CAM，因此对于卷积神经网络的理解不能仅仅停留在调包的阶段，我们需要拆解开它求梯度的黑盒。以下是以上计算过程的代码，可以发现计算结果和推导是一致的。的每个元素对最终输出的贡献大小，就需要计算出。最后将结果整合之后，再将形状变换与。操作之后，得到一个新的特征图。如图所示，假设有一个特征图。得到一个长度为2的输出向量。因此根据链式求导法则，中每个元素的偏导，即。我们整理一下从特征图。
神经网络中梯度的概念,神经网络梯度公式推导
Supermen333的博客
08-25 2399
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
神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度下降法
m0_54846070的博客
08-15 401
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...
神经网络中的梯度概念
最新发布
liuhenghui5201的专栏
08-17 480
梯度是多元函数对各个输入变量的偏导数组成的向量，描述了函数在某一点的。
神经网络中的名词解释：梯度下降、Epoch、Batch_size、迭代
liangbilin的博客
10-02 6524
（一） 梯度下降 梯度下降是在机器学习中用于寻找最佳结果（即曲线最小值）的一种迭代优化算法。 如下图所示，要使绿色点达到最小值，需要考虑两个问题：1）绿色点向左还是右移动；2）移动多大的距离。 对于向左还是向右移动的问题，我们可以根据数学求导公式来进行判断，即判断曲线还是在绿色点位置是递增还是递减，进而决定点该想哪个方向移动。 对于移动多大的距离问题，以下图中绿色和蓝色两个点为例。在两个点位置分别做一条切线，可以看到蓝色点的切线斜率是低于绿色点的。这提示，蓝色点很有可能更加接近最小值，那么此时蓝色点
神经网络 卷积神经网络,卷积神经网络 吴恩达
aifans_bert的博客
08-21 1551
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。
从深度神经网络（DNN）到卷积神经网络（CNN）
weixin_43576422的博客
05-16 2767
从深度神经网络（DNN）到卷积神经网络（CNN） 新手向，你只需掌握一点初中数学就差不多了 一个神经元长这样： X叫神经元的输入， Y叫神经元的输出， W叫神经元的权值（权重） θ： 表示偏置（截距项，阈值） f : 激活函数（激励函数） 激活函数： 激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图1，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个
神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度的概念
Supermen333的博客
09-15 1619
在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。比如逻辑回归可以用梯度下降进行优化，因为这两个算法的损失函数都是严格意义上的凸函数，即存在全局唯一极小值，较小的学习率和足够的迭代次数，一定可以达到最小值附近，满足精度要求是完全没有问题的。注意事项从数学上的角度来看，梯度的方向是函数增长速度最快的方向，那么梯度的反方向就是函数减少最快的方向。使用梯度下降，寻找一个函数的局部极小值的过程起始于一个随机点，并向该函数在当前点梯度（或近似梯度）的反方向移动。
神经网络：梯度
m0_63318949的博客
07-20 860
靠近输出层的隐藏层梯度大，参数更新快，因此收敛速度快，而靠近输入层的隐藏层梯度小，参数更新慢，几乎和初始状态一样，随机分布。反向传播进行很多层的时候，由于每一层都对前一层梯度乘以一个小数，因此，越往前传递，梯度就会越来越小，训练越慢。MLP中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，最坏的结果是出现无法更新的NaN权重值。RNN中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。训练过程中，每个节点和层的误差梯度值持续超过1.0。
关于神经网络中梯度概念的浅显易懂解释
热门推荐
kiss_the_rian的博客
02-15 1万+
梯度是神经网络里绕不开的一个概念，看到一个视频，解释得很简单明了： 一句话：梯度是一个向量，用来指明在函数的某一点，沿着哪个方向函数值上升最快，这个向量的大小指明函数值上升程度（速度）的大小。 接下来举例 所以本质上，梯度就是一个向量，如果函数是n元函数，这个向量就是由n个元素组成。如果是二元函数， 这个向量就是： 在（1，1）这一点，沿着方向（3，1）函数值上升速度最快。 如图，红色是函数C（x，y）的图像，在（1，1）这一点，可以看到沿着（3，1）移动，函数值是上升最快的。 在机神经网络种，我们经
神经网络中关于梯度的问题
秀秀的奇妙旅行
03-17 8224
回归与梯度下降： 回归(回归和分类) 在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等 梯度下降 图中给出了训练集，拟合函数，输出数据，输入数据的维度(特征的个数，features)，n 我们用X1，X2…Xn 去描...
神经网络梯度是什么意思,神经网络梯度公式推导
Supermen333的博客
09-01 1160
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导
wenangou的博客
10-18 3779
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神经网络梯度是什么。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。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。
深度学习--卷积神经网络（含链式反向梯度传导）
DXdaxian的博客
05-20 1221
链式反向梯度传导的数学 链式求导法则手算 例1 例2 链式求导法则总结 ------------------------------------------------------- 概述 卷积神经网络和传统神经网络的区别 传统神经网络是把图片的像素整成一列输入，卷积则是立体的、三维的。 整体架构 卷积神经网络——卷积层 假设提取的是3x3x3，角标是ω。 x1*ω1最后在新的特征图中得到12 卷积核 特征图的计算方法和表示 上述步长为2，filter也为2。 如果有多个不同的卷
神经网络：梯度计算
吃葡萄不吐葡萄皮
06-22 3449
通过计算损失函数对网络参数的梯度，可以使用梯度下降等优化算法来更新参数，使得网络能够逐步调整权重和偏置，以最小化损失函数并提高模型性能。数学角度上，梯度计算是通过对函数的偏导数进行求解，利用导数表示函数在各个方向上的变化率。通过计算损失函数关于模型参数的梯度，可以确定参数更新的方向和幅度，从而优化模型的参数。解析梯度适用于具有可导性质的函数和模型，能够提供精确的梯度信息，进而优化模型的参数。通过链式法则，可以将整个模型分解为一系列函数的组合，然后计算每个函数对输入的偏导数，最终得到模型参数的梯度。
卷积神经网络梯度消失,神经网络中梯度的概念
神经网络爱好者
08-11 1722
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...
神经网络参数梯度的计算方式
建建的博客
10-12 7977
一、什么是梯度 · 梯度的定义 梯度是一个向量，是一个n元函数f关于n个变量的偏导数，梯度会指向各点处的函数值降低的方向。更严格的讲，梯度指示的方向是各 点处的函数值减少最多的方向。为什么这么说，因为方向导数=cos(\theta)×梯度，而\theta是方向导数的方向和梯度方向的夹角。 所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。 二、梯度法 · 什么是梯度法 深度学习中， 神经网络的主要任务是在学习时找到最优的参数（权重和偏置），这个最优参数也就是损失函数最小时的参数。但是， 一般情况下
神经网络中经典算法名词解释
08-01
神经网络中的经典算法主要包括以下几个： 1. **前向传播（Forward Propagation）**：这是神经网络中最基础的学习过程，输入数据从输入层通过一系列隐藏层，每个节点应用激活函数处理信号，并传递给下一层，直到最终输出层。这个过程用于预测输出。 2. **反向传播（Backpropagation）**：一种用于训练深度神经网络的优化算法，它计算出网络中每一层权重对误差的贡献，然后逆向调整这些权重，以最小化损失函数。这是一种梯度下降的方法。 3. **梯度下降（Gradient Descent）**：是一种优化算法，通过迭代更新模型参数来减小成本函数。在网络中，它沿着代价函数梯度的相反方向移动，以找到局部最优解。 4. **批量梯度下降（Batch Gradient Descent）**：一次处理整个训练集的数据，然后更新参数。这种方法收敛较慢，但计算量相对较小，适合数据集较大的情况。 5. **随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）**：每次只用一个样本来更新模型，速度快，但可能会导致震荡。通过引入动量（momentum）或小批量学习（Mini-batch Gradient Descent）可以改进其稳定性。 6. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：专为图像识别设计的神经网络，利用滤波器对输入数据进行特征提取。 7. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：适用于序列数据，它们有记忆单元，可以处理具有时间依赖性的输入。
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