梯度弥散和梯度爆炸

最新推荐文章于 2025-06-28 18:08:14 发布
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分类专栏： 深度学习算法 文章标签： 梯度弥散和梯度爆炸
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文章目录

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，极端情况下，数据数据乘以一个大w发生溢出，得到NAN值。
3. 如何解决梯度弥散和梯度爆炸问题
  • 梯度爆炸：
    • 用梯度截断方法，即当梯度超过一个阈值时，让他变小点，例如Gradient Clip 。
    • 权重正则化方法（on the difficulity of training rnn,2013）
    • 从rnn ->lstm
    • 使用relu激活函数，梯度为1
  • 梯度弥散：
4. 如何判断训练中发生了梯度爆炸和梯度弥散
  • 梯度爆炸：
    • 模型不稳定，训练损失显著变化
    • 模型损失变成NAN
    • 梯度快速增大
    • 每个节点的和层的误差梯度都超过1
  • 梯度弥散：
    • 前几层的网络参数不更新
    • 梯度很接近0
梯度弥散问题及解决方法
笔者从事电信媒体开发多年，愿意将多年的开发经验分享给同行
09-06 323
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。
梯度弥散（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）
浩瀚之水的专栏
03-31 1071
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。
梯度弥散与梯度爆炸
weixin_30898109的博客
09-05 178
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...
深度学习——梯度爆炸与梯度消失
最新发布
WL6631的博客
06-28 792
梯度问题分析与解决方案 梯度爆炸和梯度消失是深度学习中常见的数值不稳定问题。梯度爆炸表现为梯度值过大导致参数失控，原因包括深层网络、不当的权重初始化和激活函数选择等。解决方法有梯度裁剪、调整学习率、改进初始化和使用ReLU等激活函数。梯度消失则表现为梯度趋近零导致训练停滞，可通过更换激活函数、使用残差连接、BatchNorm和优化模型结构来解决。调试时建议监控梯度分布、简化模型和逐步验证改进效果。
深度学习基础知识---梯度弥散 梯度爆炸
thequitesunshine007的博客
12-19 3401
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。
梯度弥散与梯度爆炸.pdf
09-21
梯度弥散（Gradient Vanishing）和梯度爆炸（Gradient Exploding）是两种常见的梯度下降算法中的问题，它们会对神经网络的训练产生严重的影响。在本文中，我们将详细探讨这两种问题的 원因、影响和解决方法。 一、...
深度学习梯度弥散与爆炸
极光喵的博客
03-05 1292
当使用ReLU作为激活函数时，如果网络中的激活值大多为正数（特别是当权重初始化过大时），梯度在反向传播过程中不会减少，甚至可能因为连续乘以较大的权重而增大。为了避免这一问题，现代的神经网络通常采用ReLU及其变种作为激活函数，因为ReLU在正区间的导数是恒定的，不会导致梯度弥散。在神经网络中，激活函数的作用是在网络的每个节点（神经元）上引入非线性，这是使得神经网络能够学习并表示复杂函数的关键因素之一。在神经网络的反向传播过程中，每个神经元的权重更新依赖于梯度，而梯度是由激活函数的导数决定的。
深度学习之循环神经网络（6）梯度弥散和梯度爆炸
weixin_43360025的博客
10-06 515
深度学习之循环神经网络（6）梯度弥散和梯度爆炸  循环神经网络的训练并不稳定，网络的善妒也不能任意加深。那么，为什么循环神经网络会出现训练困难的问题呢？简单回顾梯度推导中的关键表达式： ∂ht∂hi=∏j=1t−1diag(σ′(Wxhxj+1+Whhhj+b))Whh\frac{∂\boldsymbol h_t}{∂\boldsymbol h_i}=\prod_{j=1}^{t-1}diag(σ'(\boldsymbol W_{xh} \boldsymbol x_{j+1}+\boldsymbol W_{
梯度弥散
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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
F53.深度神经网络之梯度弥散与梯度爆炸（参考博客网址）
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08-16 149
1.深度学习总结(六)——梯度弥散、爆炸和过拟合 https://blog.youkuaiyun.com/manong_wxd/article/details/78735599 2.深度学习基础之-梯度弥散和梯度爆炸及解决办法： https://blog.youkuaiyun.com/u013403054/article/details/78424095/ 3.深度学习（七）梯度弥散（消散）和梯度爆炸 https:/...
梯度弥散与梯度爆炸及其解决方法
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06-01 5130
梯度弥散（梯度消失）: 通常神经网络所用的激活函数是sigmoid函数，sigmod函数容易引起梯度弥散。这个函数能将负无穷到正无穷的数映射到0和1之间，并且对这个函数求导的结果是f′(x)=f(x)(1−f(x))f′(x)=f(x)(1−f(x))表示两个0到1之间的数相乘，得到的结果就会变得很小了。神经网络的反向传播是逐层对函数偏导相乘，因此当神经网络层数非常深的时候，最后一层产...
出现梯度弥散、梯度爆炸的原因及解决办法
liu1073811240的博客
11-18 6052
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
NLP：梯度弥散（消散）和梯度爆炸
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靠近输入的神经元会比靠近输出的神经元的梯度成指数级衰减 靠近输出层的hidden layer 梯度大，参数更新快，所以很快就会收敛； 而靠近输入层的hidden layer 梯度小，参数更新慢，几乎就和初始状态一样，随机分布。 这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient problem）。 而在另一种情况中，前面layer的梯度通过训练变大，而后面layer的梯度指数级增大，这种现象又叫做梯度爆炸(exploding gradient problem)。 总的来说，就是在这个.
浅析网络梯度弥散与梯度爆炸
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这里C（w）为最后的代价函数，它权值w的函数。每一层的加权输入为ZJ=W×aj-1+b。每一层的输出为aj，aj=φ(ZJ)，这里φ是激活函数。 反向传播更新的是每一层神经元连接的权重w，即求C（w）对每一层w 的偏导数。反向传播首先求C对W4的偏导数，所以公式为: 同理，由于W3只能通过加权输入Z3在影响结果，所以公式为： 可以看出在更新权值的时候，每向前传播一层，就要乘以激活...
卷积神经网络的梯度爆炸和梯度弥散
01-04
### 卷积神经网络中的梯度爆炸和梯度弥散问题 #### 原因分析 在网络训练过程中，无论是前馈还是反馈阶段，都会遇到梯度计算的问题。当网络过深时，在反向传播算法中，误差通过链式求导法则逐层向前传递，此时会出现两种极端情况： - **梯度爆炸**：如果各层之间的权重较大，则在反向传播过程中，随着层数增加，累积的梯度会呈指数级增长，最终导致数值溢出或模型参数剧烈波动，影响收敛稳定性[^3]。 - **梯度弥散（即梯度消失）**：相反地，若每层间相乘因子较小（通常小于1），则经过多轮迭代后，这些微小值不断累加的结果会使整体梯度趋向于零，使得深层部分难以得到有效更新，从而阻碍了整个系统的正常学习过程[^4]。 这两种现象的根本原因在于深度神经网络内部复杂的非线性映射关系以及由此引发的梯度信号衰减/放大特性。 #### 解决方案概述 为了应对上述挑战，研究者们提出了多种策略来改善这一状况： - 对于**梯度爆炸**而言，一种有效的处理方式是采用**梯度裁剪技术**。具体做法是在每次执行参数更新之前先检测当前批次下的最大绝对梯度值；一旦发现超出预设的安全界限，则对该批数据对应的全部梯度实施统一缩放操作，使其保持在一个合理的范围内，以此避免过大梯度带来的负面影响。 - 针对更为常见的**梯度消失问题**，可以从以下几个方面入手加以缓解： - 调整网络结构设计，比如引入跳跃连接机制（ResNet）、使用门控单元（LSTM/GRU）等特殊组件，它们能够有效打破传统全连接模式下固有的信息流瓶颈，促进远距离依赖性的建立； - 更换合适的激活函数类型，像ReLU及其变体相比Sigmoid/Tanh具有更好的梯度传导性能，有助于维持稳定的学习动态； - 利用正交初始化方法设定初始权重矩阵，确保早期训练阶段不会因为不当配置而加剧梯度失真程度[^2]。 综上所述，通过对症施治并综合运用不同层面的技术手段，可以在很大程度上克服卷积神经网络中存在的梯度异常难题，进而提升模型的整体表现力。 ```python import torch.nn as nn class GradientClipping(nn.Module): def __init__(self, clip_value=1.0): super(GradientClipping, self).__init__() self.clip_value = clip_value @torch.no_grad() def forward(self, model_parameters): for param in model_parameters: if param.grad is not None: param.grad.clamp_(-self.clip_value, self.clip_value) # 使用示例 clipper = GradientClipping(clip_value=5) for epoch in range(num_epochs): ... optimizer.step() # 更新参数 clipper(model.parameters()) # 应用梯度裁剪 ```
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