浅析网络梯度弥散与梯度爆炸

nini_coded nini_coded 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 400+累计阅读 423平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄10年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-04-15 20:23:56 发布 423 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
深度学习总结(六)——梯度弥散、爆炸和过拟合 一、梯度弥散和爆炸1. 梯度弥散的解释梯度弥散的问题很大程度上是来源于激活函数的“饱和”。因为在后向传播的过程中仍然需要计算激活函数的导数，所以一旦卷积核的输出落入函数的饱和区，它的梯度将变得非常小。 使用反向传播算法传播梯度的时候，随着传播深度的增加，梯度的幅度会急剧减小，会导致浅层神经元的权重更新非常缓慢，不能有效学习。这样一来，深层模型也就变成了前几层相对固定，只能改变最后几层的浅层模型。梯度 阅读详情

浅析网络梯度弥散与梯度爆炸

待续

收录于
深度学习

当前文章被收录于：

深度学习
9 篇文章 1 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#深度学习 #梯度弥散 #梯度膨胀
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。
梯度弥散问题及解决方法 梯度弥散（Gradient Vanishing）是深度学习中一个常见的问题，尤其在训练深层神经网络时更为显著。梯度弥散指的是在反向传播过程中，随着误差梯度在网络中逐层传递，梯度值逐渐减小，最终导致在网络较浅层时梯度接近于零。这种现象导致靠近输入层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新，严重影响了网络的训练效率和效果。 阅读详情

相关推荐

梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）

梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）是深度学习中常见的问题，特别是在训练深度神经网络时。它们会影响模型的训练效果和稳定性。

浩瀚之水的专栏 1354

梯度弥散问题

这个问题的本质在于，随着误差梯度在网络中的反向传播，梯度的大小逐渐减小，以至于在到达网络较浅层时，梯度变得非常小。1. **原因**：梯度弥散通常发生在使用传统激活函数（如Sigmoid或Tanh）的深层网络中。2. **影响**：由于靠近输入层的网络参数更新缓慢，导致这些层的学习过程非常慢。- **权重初始化技巧**：如He初始化或Xavier初始化，这些技巧可以帮助减少梯度弥散的影响。- **使用ReLU激活函数**：ReLU函数在正数区间的梯度恒定，有助于减轻梯度弥散问题。

m0_69378371的博客 501

【实战技巧】matplotlib中文标签显示问题的3种高效解决方案

本文详细介绍了解决matplotlib中文标签显示问题的3种高效方法，包括修改字体设置、临时指定字体和修改后端配置。针对不同操作系统和环境提供了实用技巧，帮助开发者快速解决中文显示为方框的常见问题，提升数据可视化效果。

weixin_30855099的博客 170

出现梯度弥散、梯度爆炸的原因及解决办法

文章目录一、梯度弥散1.1 什么是梯度弥散？1.2 梯度弥散造成的问题1.3 梯度弥散造成的原因1.4 梯度弥散的解决办法二、梯度爆炸1.1 什么是梯度爆炸？1.2 梯度爆炸造成的问题1.3 梯度爆炸造成的原因1.4 梯度爆炸的解决方式 一、梯度弥散 1.1 什么是梯度弥散？ 梯度弥散就是梯度消失，导数为0 1.2 梯度弥散造成的问题 靠近输出层的隐藏层梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛; 靠近输入层的隐藏层梯度小，参数更新慢，几乎就和初始状态一样，随机分布。 由于神经网络前几层的权重更新过慢，或者

liu1073811240的博客 6288

目标检测 RT-DETR（2023）详细解读

在使用了这个技巧后，显然训练过程中，类别的标签不再是此前的0和1离散值，而是0~1的连续值。关于 Query Selection（查询向量选择）,大家应该并不陌生，这个方法可谓在DETR领域大杀四方，如DAB-DETR对查询向量进行重构理解，将其解释为Anchor，DN-DETR通过查询降噪来应对匈牙利匹配的二义性所导致的训练时间长的问题，DINO提出从Encoder中选择Top-k特征进行学习等一系列方法，这都无疑向我们证明，查询向量很重要，选择好的Query能够让我们事半功倍。在RT-DETR中，

qq_51352130的博客 5869

STM32 移植FreeModbus详细过程

modbus是一个非常好的串口协议（当然也能用在网口上），它简洁、规范、强大。可以满足大部分的工业、嵌入式需求。 这里详细说下如何将freemodbus移植到stm32平台。我之前下载的版本是1.6，我会在我的下载链接里面加上1.6的freemodbus压缩包以及我已经移植好的stm32 for freemodbus版本。我上传的移植好的绝对没问题，经过多个板子测试。这里编译器使用的是keil5.28，单片机用的是STM32F103RCT6。 移植到VET6以及ZET6的话只需要改一下选择的芯片就好，改法：

qq_40305944的博客 8万+

梯度弥散

在深度神经网络中经常听说梯度弥散，下面就介绍一下，并搜集了当时的科学家是怎样避免的 梯度弥散问题 梯度下降法（以及相关的L-BFGS算法等）在使用随机初始化权重的深度网络上效果不好的技术原因是：梯度会变得非常小。具体而言，当使用反向传播方法计算导数的时候，随着网络的深度的增加，反向传播的梯度（从输出层到网络的最初几层）的幅度值会急剧地减小。结果就造成了整体的损失函数相对于最初几层的权重

Losteng的博客 2万+

MAS1102量产工具实战指南：从下载到开卡，附固件选择与RDT优化技巧

本文提供MAS1102量产工具的实战指南，涵盖从工具下载、短接识别到开卡操作的全过程。重点解析了固件选择策略与RDT优化技巧，帮助用户成功修复基于联芸MAS1102主控的固态硬盘，解决常见开卡错误并提升SSD性能与稳定性。

c2d3e4f的博客 2202

浅析深度ResNet有效的原理

深度残差网络是ImageNet比赛中，效果最好的网络，在深度学习的探究过程中，发现对深度的扩展远远比广度的扩展效果要达到的好的太多。理论认为，同层的不同神经元学习不同的特征，越往后层的神经元学习特征的抽象程度越高。可以这样理解，如果要识别一个汽车如下图：上面的图我画的有些粗糙，但是意思应该表达清楚了，特征的组合识别一个物体，如果特征越抽象则识别物体更加简单，也就是说网络模型越深越好了？那么在搭建一...

u014296502的专栏 8310

virtualbox虚拟机里面最顶部没有控制、设置和帮助等选项

无意中操作，导致virtualbox虚拟机里面最顶部没有控制，设置和帮助选项  virtualbox虚拟机窗口显示如下如： 如何设置，窗口显示如下图所示呢： virtualbox虚拟机窗口模式显示设置，切换可以通过如下图所示操作进行切换： PS：一定要是右边的Ctrl+C

WEL测试 8780

一文搞懂鲸鱼优化算法Whale Optimization Algorithm（WOA）！！！（核心原理+数学模型+代码实战+实际应用）

本文详细介绍了鲸鱼优化算法(WOA)的原理与实现。该算法模拟座头鲸气泡网捕食行为，通过包围猎物、螺旋攻击和随机搜索三种策略平衡全局探索与局部开发。文章首先从生物学角度解释鲸鱼捕食行为，然后给出算法的数学模型和完整流程，包括关键公式和决策逻辑。最后通过Python代码实例演示如何求解Sphere函数最小值，展示算法的实际应用。WOA具有结构简单、参数少等优点，在工程优化、机器学习等领域有广泛应用前景。

qq_42212808的博客 1011

一起学AI：核心基础概念

本文笔记小结深度学习里的核心基础概念和高频知识点分析。

来知晓的博客 1719

嵌入式工程师成长之路（7）——算法学习

算法大全1、风仲达——算法笔记2、坐在马桶上学算法3、啊哈算法4、深度强化学习实验室。

云轩阁 4万+

AI：基础概念简介

学习率alpha是一个人为控制的超参数，有时也叫learning rate(lr)， 学习率的范围，通常是(0, 1]， 学习率通常用在神经元权重更新上，公式为：w = w - alpha * D ， 学习率的用途是控制权重更新的步幅，一个合适lr可以帮助模型找到最优权重，从而快速收敛。现象：离输出层越远的神经元越难以快速更新权重，主要源自sigmoid求导函数乘的a(1-a)，a范围是0-1，则求导函数值域就是（0,0.25）永远小于1，致使网络层数加深后，输入层附近的神经元权重几乎无法更新，难以训练。

GIS摆渡人 675

DRM全解析 —— encoder详解（3）

DRM全解析 —— encoder详解（3）

phmatthaus的专栏 491

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

09. 训练神经网络4 --- 超参数调试,BN正则化再解析

1. 超参数调试方法 1) Try random values, and donnot use a grid 2) Coarse to fine 3) using an apporiate scale to pick hyperparameters 以对学习率αα\alpha的调试为例,需要从[0.0001,1]之间随机选择进行调试.显然,随机选出来的90%会集中在[0.1,1]之间. ...

panxiaoxie的博客 1249

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

【深度学习篇】--神经网络中解决梯度弥散问题

一、前述 在梯度下降中，随着算法反向反馈到前面几层，梯度会越来越小，最终，没有变化，这时或许还没有收敛到比较好的解，这就是梯度消失问题，深度学习遭受不稳定的梯度，不同层学习在不同的速度上 二、解决梯度弥散和消失方法一，初始化权重使用he_initialization 1、举例 如果我们看逻辑激活函数，当输入比较大，不管正负，将会饱和在0或1，这样梯度就是0，因此当反向传播开始，它几...

L先生AI课堂 3396

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！

深度学习基础知识---梯度弥散 梯度爆炸

防止过拟合：在网络的训练中，BN的使用使得一个minibatch中所有样本都被关联在了一起，因此网络不会从某一个训练样本中生成确定的结果，即同样一个样本的输出不再仅仅取决于样本的本身，也取决于跟这个样本同属一个batch的其他样本，而每次网络都是随机取batch，这样就会使得整个网络不会朝这一个方向使劲学习。1）没有它之前，需要小心的调整学习率和权重初始化，但是有了BN可以放心的使用大学习率，但是使用了BN，就不用小心的调参了，较大的学习率极大的提高了学习速度。但如果数据的分布一直在变，学习就很难了。

thequitesunshine007的博客 3655

梯度弥散与梯度爆炸

问题描述 先来看看问题描述。 当我们使用sigmoid funciton 作为激活函数时，随着神经网络hidden layer层数的增加，训练误差反而加大了，如上图所示。 下面以2层隐藏层神经网络为例，进行说明。 结点中的柱状图表示每个神经元参数的更新速率(梯度)大小，有图中可以看出，layer2整体速度都要大于layer1. 我们又取每层layer中参数向量的长度来粗略的估...

诚朴求食 1988

【深度学习】梯度消失 / 梯度弥散 (gradient diffusion)

【深度学习】梯度消失 / 梯度弥散 (gradient diffusion)

JNing 7061

梯度消失和梯度弥散现象形成的原因和解决方法

1 梯度消失和梯度爆炸产生的原因 https://blog.youkuaiyun.com/yhily2008/article/details/80790476 在神经其网络的参数训练过程中，BP(Back Propagation)算法非常重要。BP神经网络工作流程分两步：（1）正向传播输入信号，输出分类信息（对于有监督学习而言，基本上都可归属于分类算法）；（2）反向传播误差信息，调整网络的权值（通过微调网络参数，让下一轮的输出更加准确）。 基于loss函数反向微分调参（链式求导的方法），寻求最优解。隐藏层中的激活函

weixin_43227526的博客 4156

梯度弥散和梯度爆炸

1. 什么是梯度弥散和梯度爆炸（发生原因） 梯度弥散：由于导数的链式法则，连续多层小于1的梯度相乘会使梯度越来越小，最终导致某层梯度为0。 梯度爆炸：由于导数的链式法则，连续多层大于1的梯度相乘会使梯度越来越大，最终导致梯度太大的问题。 2. 梯度弥散和梯度爆炸会造成什么影响 梯度弥散 会使得网络前几层的参数不再更新，最终导致模型的性能很差 梯度爆炸 会使得某层的参数w过大，造成网络不稳定，...

promisejia 4173

深入浅出——搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题（二）

过拟合 梯度弥散 batchsize 不平衡数据集

AIGC | 智能洞察，创造未来 3万+

训练深度网络的梯度弥散及梯度膨胀问题

在深度网络中，不同层的学习速度差异很大。尤其是在网络后面层学习的情况很好的时候，先前的层常常会在训练时停止不变，基本上学不到东西，这些原因是与基于梯度的学习方法有关。 我们用MNIST数字分类问题作为研究和实验的对象： 这个网络有784个输入神经元，对应于图片28*28=784个像素点，我们设置隐藏神经元为30个，输出层为10个神经元，对应于MNIST的10个数字（0~9），我们训练30epo

NeuFace的博客 1万+

搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题

上一篇主要是对卷积神经网络的整个训练过程中公式以及误差的推导给出详细的分析。 　　博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/u010402786/article/details/51226825 　　这一篇主要对卷积神经网络中出现的一些问题进行一个详细的阐述。第一个问题：模型过拟合　１.１　什么是过拟合　　所谓过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假...

lien0906的专栏 3298
上一篇： 正则化原理总结
下一篇： 数据的归一化与标准化
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
nini_coded
nini_coded
博客等级 码龄10年 62粉丝 27原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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