训练深度神经网络失败的罪魁祸首不是梯度消失，而是退化

最新推荐文章于 2024-08-04 11:01:32 发布
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分类专栏： 机器学习
本文指出在训练深度神经网络过程中遇到的主要问题并非梯度消失，而是网络的退化现象。退化导致随着网络深度增加，训练误差也会增大。文章深入探讨了这一现象的原因及其解决方案。

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深度学习中的网络退化是什么？残差网络ResNet中的恒等映射是什么？
data+scenario+science+insight
11-26 4116
深度学习中的网络退化是什么？残差网络ResNet中的恒等映射是什么？
YOLOv11中的神经常微分方程（Neural ODE）建模：用连续动力学系统优化深层梯度流动
专注Java开发与国产数据库技术分享，涵盖达梦DM8/OceanBase/GaussDB核心原理与实战，兼及DeepSeek大模型部署、YOLOv11训练等AI技术，为开发者提供从基础到进阶的技术干货。
06-22 784
本文提出将神经常微分方程(Neural ODE)与YOLOv11目标检测框架相融合的创新方法。首先阐述了Neural ODE的基础理论，包括其从ResNet残差结构到连续动力系统的演化过程，以及伴随灵敏度法等关键技术。随后详细介绍了YOLOv11的网络架构，并提出两种Neural ODE融合策略：在C3K2模块中用ODE块替代残差块，以及在GFPN结构中引入ODE动力学建模。文章还给出了ODE函数定义、求解器封装等核心组件的具体实现方案，通过连续参数化和自适应计算改进传统卷积网络的性能瓶颈。该方法在保持检测
深度神经网络的退化问题
z577554980的博客
09-17 4380
线性代数中退化矩阵 矩阵退化： 研究的是向量组中的向量 模型退化： 研究的是神经元节点 首先，退化矩阵 也叫 奇异矩阵。行列式为0，非满秩，也就是说矩阵内存在线性相关的向量组。 矩阵的退化？什么是线性相关？ --非零常量个数等于1时，对应向量肯定是零向量 --个数大于1时候，说明至少有两个向量线性相关 （零向量和任意向量线性相关） 退化程度越高，线性相关的向量...
深度神经网络之梯度消失探讨
laolu1573的专栏
03-22 456
神经网络在训练的时候依然采用传统神经网络的反向传播算法。 梯度扩散之类的问题肯定仍然存在的。 解决方法主要通过四种途径： 1.增大数据量。 2.好的网络结构：GoogleNet，ResNet等。 3.好的激活函数，relu等。 4.dropout。
深度神经网络梯度消失和梯度爆炸问题
人太健忘了，需要有个地方记录
02-07 397
当神经网络层数过多时，就容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，什么是梯度爆炸或者梯度消失，梯度爆炸就是一般在开始训练时，参数都是随机数，导致loss太大，反向传播的时候就会出现梯度太大，或者梯度消失，从而导致网络无法收敛，解决方法是梯度裁剪。 梯度裁剪有普通裁剪和L2范数裁剪，每种方法又包含全局裁剪和部分裁剪两种。
深度神经网络中的梯度消失问题：诊断与解决策略
2401_85339615的博客
06-25 1397
梯度消失问题是指在神经网络的反向传播过程中，由于连续乘积操作，梯度的数值变得非常小，导致权重更新几乎停滞。这通常发生在使用 Sigmoid 或 Tanh 激活函数的深层网络中。
自然语言处理 - 梯度消失和RNN变种 (LSTM, GRU, 双向RNN, 多层RNN)
weixin_41332009的博客
02-26 818
本文翻译和精简自 Stanford cs224n lec 07. 1. 梯度消失和梯度爆炸 1.1 梯度消失 1.1.1 梯度消失的产生原因 以最简单的网络结构为例，假如有三个隐藏层，每层的神经元个数都是1，且对应的非线性函数为 yi=σ(zi)=σ(wixi+bi)y_i=\sigma (z_i) = \sigma(w_ix_i+b_i)yi​=σ(zi​)=σ(wi​xi​+bi​), 如下图： ​​ 引起梯度消失的“罪魁祸首”其实就是激活函数sigmoid: σ(x)=11+e−x\sigma(x)=
基于概率神经网络的异方差不确定性估计
liangdaojun的博客
08-04 1164
捕获任意不确定性是许多机器学习系统的关键部分。在深度学习中，达到这一目的的一种常用方法是训练神经网络，通过最大化观测数据下似然函数的对数来估计异方差高斯分布的参数。在这项工作中，我们研究了这种方法，并确定了与使用对数似然与基于梯度的优化器相关的潜在危险。首先，我们给出一个综合的例子，说明这种方法如何导致非常差但稳定的参数估计。其次，我们确定罪魁祸首是对数概率损失，以及某些加剧问题的条件。第三，我们提出了一种替代公式，称为β- NLL，其中每个数据点对损失的贡献由β-指数方差估计加权。
MSEGCN 基于图神经网络(GNN) 模型：事件模式识别与群体性事件预测
AI天才研究院
05-29 487
MSEGCN是一个基于图神经网络(GNN)的模型，它把复杂网络中的节点之间的关系建模成图结构，然后利用图卷积神经网络(GCN)来学习节点表示。GCN是一种深度学习技术，能够处理节点之间复杂的交互关系。但是，在复杂网络中，节点可能互相连接，形成一个具有强烈方向性的网络拓扑结构，GCN会丢失掉这种依赖关系，造成信息损失。
让深度神经网络绘画以了解它们是如何工作的
gongdiwudu的专栏
11-09 5677
在本教程中，我们将以一种不寻常的方式触及问题的一个小方面。我们将让神经网络为我们绘制抽象图像，然后我们将解释这些图像，以便对幕后可能发生的事情有更好的直觉。
网络——生活碎片化的罪魁祸首作文900字.docx
最新发布
08-01
在这一过程中，网络逐渐成为了生活碎片化的罪魁祸首。网络的普及让人足不出户便能获取大量信息，这种信息获取的便捷性虽然带来了便利，但也催生了人们的注意力分散和信息过载的问题。 首先，网络阅读的碎片化使得...
神经网络梯度消失的问题
林宋的搬砖流水账
05-09 820
因为梯度反传的时候，各项是累积的形式，对于sigmoid函数，该导数在σ′(0)=1/4σ′(0)=1/4σ′(0)=1/4时达到最高。现在，如果我们使用标准方法来初始化网络中的权重，那么会使用一个均值为0标准差为1的高斯分布。因此所有的权重通常会满足|ωj|<1。有了这些信息，我们发现会有ωjσ′(zj)&lt;1/4ωjσ′(zj)&lt;1/4ωjσ′(zj)<...
物理信息神经网络(PINN)
qq_39444290的博客
12-10 3778
什么是物理信息神经网络(PINN)？ 宋家豪, 曹文博, and 张伟伟. "FD-PINN: 频域物理信息神经网络." 力学学报 55.5 (2023): 1195-1205. 物理信息神经网络(PINN)是一种将深度学习与物理建模相结合的方法，用于求解偏微分方程(PDE)和其他物理问题。PINN 的关键思想是将物理约束嵌入神经网络中，从而使网络能够学习物理系统的行为并满足物理方程。这种方法...
ResNet 残差、退化等细节解读
浩瀚之水的专栏
01-08 3083
说实话ResNet的网络结构参数真没有什么可以解读的，在本博客中我们主要了解（1）传统深度学习网络的退化问题（2）ResNet到底解决了什么问题？（3）简单了解下ResNet和残差结构（4）残差结构如何解决退化问题（5）残差结构还有什么其他作用？ 2016年CVPR Best Paperhttps://arxiv.org/abs/1512.03385 何凯明大神的作品。。有空多看看。 1. 深度学习网络的退化问题 自AlexNet以来，以CNN为基石的网络模型越来越深（层数越来...
深度学习——残差网络(ResNet)
GWENGJING的博客
09-13 2万+
残差的思想都是去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化。
深度学习中的网络退化与残差网络ResNet的恒等映射
code_program481的博客
09-22 469
传统的做法是将输入x通过这3层卷积，得到输出y，然后将y作为下一层的输入。而在残差网络中，我们引入了一个跳跃连接，将输入x直接与输出y相加，得到最终的输出z。这样，输出z就成为了一个恒等映射，即z=x+y。而残差网络中的恒等映射则允许信息在网络中直接传递，解决了梯度消失和梯度爆炸等问题，从而提高了网络的优化能力。在传统的深度神经网络中，加深网络深度通常会导致梯度消失和梯度爆炸等问题，从而影响了网络的训练效果。为了解决这一问题，残差网络（ResNet）提出了一种新的网络结构，其中的恒等映射起到了关键的作用。
经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
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路人贾的博客
12-22 2万+
RseNet论文（《Deep Residual Learning for Image Recognition》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
[DL]深度学习_ResNet
iazzz的博客
12-19 1241
在神经网络中，"degradation"（退化）指的是当网络的深度增加时，性能反而下降的现象。具体来说，随着网络层数的增加，训练误差会逐渐减小，但验证误差却会先减小后增大，导致模型的性能退化。网络退化问题的原因有以下几点：梯度消失（Gradient Vanishing）：在深层网络中，反向传播算法可能会导致梯度逐渐变小，使得参数更新很小或无法更新，从而降低网络的学习能力。
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸
weixin_39578457的博客
12-17 391
本文在前人总结的基础上，进行知识点的梳理，如有问题，敬请批评指正。可直接查看这篇博客学习梯度消失和梯度爆炸等知识点：梯度消失、爆炸原因及其解决方法_知识搬运工的博客-优快云博客​blog.youkuaiyun.com梯度爆炸的情况是：当初始的权值过大，靠近输入层的hidden layer 1的权值变化比靠近输出层的hidden layer 3的权值变化更快，就会引起梯度爆炸的问题。在深层网络或循环神经网络中...
网络流量分析：异常流量检测与防范策略
不合理的网络应用设计，比如占用过多带宽的应用，也可能成为异常流量的罪魁祸首，对其他关键服务产生干扰，甚至引发网络崩溃。 危害网络的异常流量分析至关重要，因为它们直接影响网络性能和可用性。随着网络环境的...
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