梯度消失、爆炸的解决方案

最新推荐文章于 2019-09-22 00:56:16 发布
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分类专栏： 深度学习相关文献和理论
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35290785/article/details/94224517
本文探讨了梯度消失和梯度爆炸问题的解决方案，包括预训练和微调技术、梯度剪切与正则化策略，以及relu、leakrelu、elu等不同激活函数的应用，并提到了batchnorm在缓解这些问题上的作用。
Python深度学习实践：梯度消失和梯度爆炸的解决方案
AI天才研究院
09-20 1925
在深度学习领域，特别是在训练深层神经网络时，梯度消失和梯度爆炸是两个普遍存在的问题。这些问题限制了网络的训练效率和性能，特别是当网络层数增加时。梯度消失指的是梯度在反向传播过程中变得非常小，导致权重更新几乎为零，从而阻碍了学习过程。相反，梯度爆炸则是梯度变得异常大，超过了数值的正常范围，可能导致权重更新过于剧烈，甚至引发数值不稳定和崩溃。梯度裁剪：通过设置阈值来限制梯度的大小，保证梯度更新不会过大或过小。激活函数选择：选择具有良好导数特性的激活函数，如ReLU，减少梯度消失的风险。权重初始化。
回归三大评价指标均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差 MAPE
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Jiashilin
08-19 7万+
对于回归预测结果，通常会有平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差等多个指标进行评价。这里，我们先介绍最常用的3个 目录 平均绝对误差（MAE） 均方误差（MSE）：均方根误差（RMSE）​ 平均绝对百分比误差 MAPE 平均绝对误差（MAE） MAE 的值越小，说明预测模型拥有更好的精确度。The MAE is used to measure the average abso...
深度学习（三）————过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
01-20
GRU（门控循环单元）和LSTM（长短期记忆网络）是RNN的改进版，它们引入了门控机制，如遗忘门、输入门和输出门，有效地解决了梯度消失问题，提高了模型在长序列任务上的性能。 在设计深度学习模型时，理解并掌握这些...
过拟合欠拟合及其解决方案、梯度消失梯度爆炸、循环神经网络进阶
01-06
一、过拟合欠拟合及其解决方案 ...二、梯度消失梯度爆炸 深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。 当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为的多层感知
Dive into deep learning task 03- 过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶
01-07
解决的办法是增加样本数量 或用L2范数进行征罚。 增加样本数量的方法比较简单，但是费人费物。 L2的范数也叫权重衰减。 对绝对值 比较大的权重参数进行拟合，从而改善范化误差。 本质 上是将权重值 向较小值 的区别...
支持向量机的特点,优点缺点
Jiashilin
04-29 4万+
特点: 支持向量是SVM的训练结果，在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 SVM的目标是对特征空间划分得到最优超平面，SVM方法核心是最大化分类边界。 SVM方法的理论基础是非线性映射，SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射。 SVM是一种有坚实理论基础的新颖的适用小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等，也简化了通常的分类和回归等问题。 SVM的最终决策...
预训练与微调(fine tuning)
Jiashilin
05-08 3万+
预训练与微调(fine tuning) 1概念 1.1. 什么是预训练 你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是 pre-t...
GAN的Loss为什么降不下去
Jiashilin
05-16 3万+
为什么GAN的Loss一直降不下去。GAN到底什么时候才算收敛？其实，作为一个训练良好的GAN，其Loss就是降不下去的。衡量GAN是否训练好了，只能由人肉眼去看生成的图片质量是否好。不过，对于没有一个很好的评价是否收敛指标的问题，也有许多学者做了一些研究，后文提及的WGAN就提出了一种新的Loss设计方式，较好的解决了难以判断收敛性的问题。下面我们分析一下GAN的Loss为什么降不下去？​ 生...
standardScaler() 标准化
Jiashilin
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一般来说,使用隐藏层神经元数量逐层减少,通常在步骤中每层除以2, #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: Jia ShiLin ''' 一般来说,使用隐藏层神经元数量逐层减少,通常在步骤中每层除以2, ''' import numpy as np import pandas as pd import matplotli...
降采样,下采样,池化
Jiashilin
04-19 2万+
概念 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 下采样原理： 对于一副图像I尺寸为M*N，对起进行s倍下采样，即得...
为什么要使用激活函数,激活函数的作用
Jiashilin
04-17 2万+
目录 1.如果没有激活函数会怎么样？ 2.所以需要对线性输出做非线变换 激活函数的作用:激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。 3.常见的激活函数 3.1.Sigmoid函数 3.2.tanh函数 3.3.Relu函数 总结： 1.如果没有激活函数会怎么样？ 1. 对于y=ax+b 这样的函数，当x的输入很大时，y的输出也是无限大小的，经过多层网络叠...
kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001))正则化
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model.add(Dense(25,activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)))#正则化 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: Jia ShiLin ''' L1正则化 ''' import numpy as np import ...
relu函数的优缺点
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07-22 1万+
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归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）,BN,Batch,批归一化,从归一化到批归一化
Jiashilin
04-16 1万+
目录 1.引言:一些基本概念, 2.为什么要进行归一化?归一化两个的优点 3.为什么要标准化?标准化的好处? 4.归一化和标准化的区别 5.什么时候用归一化？什么时候用标准化？ 6. 哪些模型必须归一化/标准化？ 7、逻辑回归必须要进行标准化吗？ 8. 为什么需要批归一化(BN)？ 9. BN的好处 10、BN的原理 11、BN到底解决了什么 Reference: ...
lstmLSTM进行多维多步的时间序列预测
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1.单维单步（使用前两步预测后一步） 可以看到trainX的shape为 (5,2) trainY为(5,1) 在进行训练的过程中要将trainX reshape为 (5,2,1)(LSTM的输入为 [samples, timesteps, features] 这里的timesteps为步数，features为维度 这里我们的数据是1维的) 2.单维多步（使用前两步预测后两步） 可以看到t...
混淆矩阵,准确率,精确率,F1
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一级指标（最底层的）： 真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP） 真实值是positive，模型认为是negative的数量（False Negative=FN）：这就是统计学上的第一类错误（Type I Error） 真实值是negative，模型认为是positive的数量（False Positive=FP）：这就是统计学上的第二类...
生成模型和判别模型有哪些，统计，具体
Jiashilin
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生成模型，就是生成(数据的分布)的模型； 判别模型，就是判别(数据输出量)的模型。 生成式模型： 朴素贝叶斯！ 混合高斯模型！ 隐马尔科夫模型(HMM)！ 贝叶斯网络 Sigmoid Belief Networks 马尔科夫随机场(Markov Random Fields) 深度信念网络(DBN) 判别式模型： K近邻(KNN) 线性回归(Linear Regress...
生成式模型、判别式模型的区别？
Jiashilin
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生成式模型、判别式模型的区别？ ​ 对于机器学习模型，我们可以根据模型对数据的建模方式将模型分为两大类，生成式模型和判别式模型。如果我们要训练一个关于猫狗分类的模型， 对于判别式模型，只需要学习二者差异即可。比如说猫的体型会比狗小一点。 而生成式模型则不一样，需要学习猫张什么样，狗张什么样。有了二者的长相以后，再根据长相去区分。 具体而言： 生成式模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y...
BN训练和测试时的区别
Jiashilin
07-14 8636
目录 Batch Normalization BN训练和测试时的参数是一样的嘛？ BN训练时为什么不用全量训练集的均值和方差呢？ Batch Normalization BN，Batch Normalization，就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相近的分布。 BN训练和测试时的参数是一样的嘛？ 对于BN，在训练时，是对每一批的训练数据进行归一化，也即用...
深度学习中的梯度消失与爆炸及解决方案
"这篇内容主要讨论了在神经网络和深度学习中遇到的梯度消失和梯度爆炸问题，以及相应的解决策略。" 在深度学习中，梯度更新规则是优化神经网络权重的关键方法，它基于反向传播算法，通过计算损失函数的梯度来更新...
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