关于梯度消失/爆炸理解

最新推荐文章于 2025-05-17 22:29:42 发布
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#梯度消失 #梯度爆炸

深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。

1. 梯度不稳定问题
　　根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景。

                       
梯度消失
   

梯度爆炸

所以可以使用Relu()函数   f(x) = max(0,x)


怎么看梯度直方图以，怎么判断梯度消失/爆炸，怎么解决？
**My Coding Family**
01-11 566
查看梯度直方图：看是否存在极小或极大的梯度值，判断是否是梯度消失或爆炸。解决梯度消失：调整激活函数、使用Batch Normalization、权重初始化等。解决梯度爆炸：使用梯度裁剪、调整学习率、权重初始化等方法。类别不平衡：可以使用加权损失函数、过采样/欠采样等方法来处理。希望这些思路和方法能帮助你定位问题并解决训练中的梯度问题！如果你能够提供一些具体的梯度直方图或错误信息，我可以进一步帮助你分析。希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
【机器学习300问】77、什么是梯度消失和梯度爆炸？
qq_39780701的博客
04-19 6364
梯度消失（Vanishing gradients）是什么？梯度爆炸（Exploding gradients）是什么？
神经网络中的梯度消失
xiaoyaGrace的博客
12-25 1369
什么是梯度消失？ 神经元的权重w和偏置b是和激活函数的梯度成正比的，激活函数导数越大，则w，b调整越快，如果激活函数梯度很小，在反向传播时，多个小于0的导数相乘，随着神经网络层数的加深，梯度方向传播到浅层网络时，基本无法引起全职的波动，也就是没有将loss的信息传递到浅层网络，这样网络就无法训练学习了。这就是所谓的梯度消失。 以sigmoid激活函数为例： sigmoid(x)=...
对于梯度消失和梯度爆炸的理解
weixin_30275415的博客
08-04 283
一、梯度消失、梯度爆炸产生的原因 　　说白了，对于1.1 1.2，其实就是矩阵的高次幂导致的。在多层神经网络中，影响因素主要是权值和激活函数的偏导数。 1.1 前馈网络 　　假设存在一个网络结构如图： 　　其表达式为： 　　若要对于w1求梯度，根据链式求导法则，得到的解为： 　　通常，若使用的激活函数为sigmoid函数，其导数： 　　这样可以看到，如果我们...
深度学习中梯度消失的理解
h_l_dou的博客
09-24 944
深度学习中梯度消失的理解
数学公式推导——理解梯度消失和梯度爆炸
u012409283的博客
01-02 1649
梯度消失和梯度爆炸的数学公式解释
有关梯度消失和梯度爆炸的文章
fu_jian_ping的博客
08-24 385
https://www.cnblogs.com/pinking/p/9418280.html
梯度爆炸 与 梯度消失
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
05-17 961
梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，反向传播时计算的梯度值变得非常大（趋向于无穷大），导致模型参数更新过大，损失函数值剧烈震荡甚至发散，最终模型无法收敛。直观理解：想象你在调整一个滑块来优化某个目标，但每次调整的幅度都过大，导致滑块完全偏离目标位置，甚至“飞出去”。梯度爆炸：梯度过大，导致参数更新过大，损失震荡或发散。解决方法包括梯度裁剪、权重初始化、降低学习率、使用稳定优化器。梯度消失：梯度过小，导致参数更新缓慢，训练停滞。
也来谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题
Paper weekly
11-30 959
©PaperWeekly 原创 ·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络尽管 Transformer 类的模型已经攻占了 NLP 的多数领域，但诸如 LSTM、GRU之...
BP、梯度消失/爆炸与ResNet
judgechen1997的博客
09-17 2264
深度学习最底层的理论，竟有些生疏了，回顾一下梯度消失与爆炸的根本原因： https://www.jianshu.com/p/243ab5aff906 主要是传统的一些激活函数很容易出现梯度消失/爆炸 loss对参数的偏导，与sigmoid的导数以及参数w有关： sigmoid的导数是限制在[0, 1/4]，当它接近0时，有可能指数效应引起梯度消失 w参数初始化一般较小，但如果大于1了，很有可能引...
梯度消失，梯度爆炸＿原因分析＿简单例子助理解
weixin_40215443的博客
01-11 770
梯度消失，梯度爆炸的根本原因来源于方向传播，本文分析了它的原因，然后通过简单直观的例子助理解．
神经网络的梯度消失问题
木工南的博客
09-08 2966
随着网络深度的增加，BP算法引起的梯度消失问题愈发严重
Deep Residual Network 与 梯度消失
superCally的专栏
02-18 1万+
深度残差网络 DRN
通俗易懂的RNN与梯度问题（梯度爆炸/梯度消失）
weixin_52668444的博客
03-13 7833
文章结构1. 简述语言模型2. Vanilla-RNN 工作原理3. 递归神经网络存在的问题3.1 梯度爆炸与梯度消失是怎么样产生的4. LSTM 1. 简述语言模型 现在的语言模型使用很广泛。最常见的应用之一，就是各种输入法的预测输入。比如，当用户输入一段文字之后，输入法会自动的预测用户可能想要输入的内容。再比如，所搜引擎当我们输入前一两个词的时候，他可以推测出你可能想要输入什么，如下图所示： 语言模型试图找出输入句子之中，每一个词之间的依赖关系。换一句话来说，当模型看到了词A，它能够计算出在整个字典中
十分钟搞懂梯度消失与梯度爆炸
上帝的筛子的博客
07-25 787
文章目录怎么计算的梯度？引起梯度消失与梯度爆炸的原因1. 权重初始化2. 激活函数选择不当3. 神经网络本身的结构问题，如RNN 怎么计算的梯度？ 每一层的残差都由后一层的残差乘以两层之间的权重矩阵，再乘以当前层的激活函数的导数得到。 权重梯度由前面的激活值和后面的残差乘积得到的 引起梯度消失与梯度爆炸的原因 1. 权重初始化 因为梯度i,i+1梯度_{i, i+1}梯度i,i+1​是由激活值i...
机器学习总结（九）：梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient）问题
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（1）梯度不稳定问题： 什么是梯度不稳定问题：深度神经网络中的梯度不稳定性，前面层中的梯度或会消失，或会爆炸。 原因：前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景，如梯度消失和梯度爆炸。 （2）梯度消失（vanishing gradient problem）： 原因：例如三个隐层、单神经元网络： 则可以得到：
关于梯度消失，梯度爆炸的问题
qq_29133371的博客
07-09 3万+
随着神经网络层数的增加，会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题，下面细说下问什么会出现：       起初的学习率固定。       下面来看几组通过增加隐藏层层数后的学习率变化图：
一文读懂：梯度消失（爆炸）及其解决方法
忽逢桃林的博客
06-21 4708
梯度消失问题和梯度爆炸问题，总的来说可以称为梯度不稳定问题。 【要背住的知识】：用ReLU代替Sigmoid，用BN层，用残差结构解决梯度消失问题。梯度爆炸问题的话，可以用正则化来限制。sigmoid的导数是【0，0.25】. 出现原因 两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解： 这是每层只有1个神经元的例子，每个神经元的激活函数都是sigmoid，然后我们想要更新b1这个参数。 按照大家都公认的符号来表示： KaTeX parse
对反向传播中梯度消失的全面理解
Kevin.wang
05-05 2355
文章目录一.神经网络如何传播？1.1 正向传播1.2 反向传播二.梯度消失如何产生？2.1 数学角度2.2 激活函数角度三.结论 一.神经网络如何传播？ 1.1 正向传播 如下图所示，两个输入值X1X_1X1​和X2X_2X2​，以第一层的第一个神经元f1(e)f_1(e)f1​(e)为例。 正向传播先经过线性变换e=x1w1+x2w2e=x_1w_1+x_2w_2e=x1​w1​+x2​w2​,...
深度学习笔记：理解梯度消失与梯度爆炸
"这篇文档是关于深度学习的学习笔记，主要探讨了深度学习中常见的问题——梯度消失和梯度爆炸。作者通过实例分析了这两个问题的成因和影响，并介绍了它们在不同类型的神经网络中的表现。" 在深度学习中，梯度消失和...
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