梯度消失、爆炸原因及其解决方法

最新推荐文章于 2025-04-06 20:23:26 发布
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分类专栏： 计算机视觉（OCR+目标检测+目标跟踪）+（优化+部署） 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sdw5723118/article/details/120055206
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本文探讨了深度学习中梯度消失和爆炸的问题，分析了其成因，并提出了一系列解决方案，包括预训练加微调、梯度剪切与正则化、使用ReLU等激活函数、应用BatchNorm、引入残差结构以及利用LSTM网络。这些方法有助于稳定网络训练，提升模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f ( x ) f(x)f(x)(非线性来自于非线性激活函数），最终的目的是希望这个多元函数可以很好的完成输入到输出之间的映射，整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数：

F(x)=fn​(...f3​(f2​(f1​(x)∗θ1​+b)∗θ2​+b)...)

梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分：

  • 预训练加微调
  • 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）
  • 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm
  • 使用残差结构 - 使用LSTM网络

梯度消失经常出现，产生的原因有：一是在深层网络中，二是采用了不合适的激活函数


梯度消失、爆炸的解决方案

方案1-预训练加微调

方案2-梯度剪切、正则

        梯度剪切这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是设置一个梯度剪切阈值，然后更新梯度的时候，如果梯度超过这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以防止梯度爆炸。另外一种解决梯度爆炸的手段是采用权重正则化（weithts regularization）比较常见的是l1正则和l2正则。

方案3-relu、leak

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梯度消失和梯度爆炸问题及解决办法
weixin_38410551的博客
11-12 954
梯度消失和梯度爆炸都是由于网络层数太深引起的。 参考链接： https://www.jianshu.com/p/3f35e555d5ba#activation
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 1794
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。
详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法
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前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中，梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。 - 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 -
发生梯度消失, 梯度爆炸问题的原因，怎么解决?
ncnfjdjjd的博客
04-06 1069
当输入很大或很小时，函数的导数（梯度）接近于 0输出趋于一个上限/下限，梯度变小。
梯度爆炸和梯度消失的原因及解决办法
m0_64665859的博客
06-03 2501
1.合理的初始化权重值。初始化权重，使每个神经元尽可能不要取极大或极小值，以躲 开梯度消失的区域。3.使用其他结构的RNNs，比如长短时记忆网络（LTSM），这是比较流行的做法。2.梯度截断：当梯度的模大于一定阈值时，就将它截断成为一个较小的数。梯度呈指数级增长，变的非常大，然后导致网络权重的大幅更新，使网络变得不稳定。1.权重衰减：通过给参数增加L1或L2范数的正则化项来限制参数的取值范围。梯度趋近于零，网络权重无法更新或更新的很微小，网络训练再久也不会有效果。
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
hollyprince的博客
07-20 1万+
梯度消失和梯度爆炸的原因和解决办法
梯度消失、梯度爆炸的原因和解决办法
LIN2020LOVEDA的博客
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梯度消失、梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸问题及其解决方法详解
jsk_learner的博客
10-30 5164
梯度不稳定概念和解决方法梯度消失和梯度爆炸问题概念原理详解解决方法更改激活函数（Relu、Leaky-Relu、P-Relu等）权重初始化加入BN层（Batch Normalization）梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸）使用预训练模型进行finetue使用ResNet残差结构 梯度消失和梯度爆炸问题 概念 梯度消失是因为随着网络深度的加深，网络反向传播的小于1的导数经过逐层累积而导致其越靠近...
梯度消失和梯度爆炸原因及其解决方案
weixin_36670529的博客
04-11 549
当我们需要解决一个非常复杂的问题，例如在高分辨率图像中检测数百种类型的对象，我们可能需要训练一个非常深的DNN，可能需要几十层或者上百层，每层包含数百个神经元，通过成千上万个连接进行连接，我们会遇到以下问题： 首先，梯度消失或梯度爆炸 其次，训练缓慢 第三，训练参数大于训练集的风险 梯度消失的原因： 生物神经元似乎是用 Sigmoid（S 型）激活函数活动的，因此研究人员在很长一段时间内坚持 Sigmoid 函数。但事实证明，Relu 激活函数通常在 ANN 工作得更好。这是生物研究误导的例子之一
梯度消失和梯度爆炸_梯度消失、爆炸的原因及解决办法
weixin_39683172的博客
12-17 1426
一、引入：梯度更新规则目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，更新优化深度网络的权值。这样做是有一定原因的，首先，深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f(x)，因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数：我们最终的目的是希望这个多元函数可以很好的完成输入到输出之间的映射。二、梯度消失、爆炸的原因下图...
深度学习：梯度消失和梯度爆炸的解决方法
wsy的浮生
05-27 8458
转载：梯度爆炸、消失原因及解决方法 深度学习：梯度消失与爆炸 如何确定是否出现梯度爆炸？如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。训练过程中，模型损失变成 NaN。 1. 重新设计网络模型        梯度爆炸可以通过重新设计层数更少的网络来解决。使用更小的批尺寸对网络训练也有好处。另外也许是学习率过大导致的问题，减小学习率。 2. 使用 ReLU 激活函数
深入浅出讲解梯度消失和梯度爆炸问题（原因、解决方法）
程序星空实验室
03-19 3492
1.梯度消失和梯度爆炸产生的原因： 传统的神经网络通常是基于BP算法优化权重参数的，即通过损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式对神经网络中的权重进行更新，其中用到的是连乘形式的链式法则。 梯度消失：产生的原因基本上是网络太深或是采用了不恰当的损失函数，如sigmoid函数、tanh函数等。由于sigmoid函数的导数最大值是0.25，因而通过链式法则，导致靠近输入层的权重更新缓慢甚至停...
梯度消失、爆炸原因以及解决办法
qq_38361726的博客
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本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案。本文分为三部分，第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新，第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因，第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案。有基础的同鞋可以跳着阅读。 其中，梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分。 - 预训练加微调 - 梯度剪切、权重正则（针对梯度爆炸） - 使用不同的激活函数 - 使用batchnorm - 使用残差结构 - 使用LSTM网络 第一部分：为什么要使用梯度更新规则 在介绍梯度.
梯度消失和爆炸原因以及解决方法
gaocui883的博客
07-05 4152
1、梯度消失与梯度爆炸问题简述         层数比较多的神经网络模型在使用梯度下降法对误差进行反向传播时会出现梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加变得越来越明显。       例如，对于图所示的含有3个隐藏层的神经网络，梯度消...
梯度消失，梯度爆炸产生的原因及解决办法
donkey_1993的博客
08-18 2万+
1.梯度消失和爆炸产生的原因： a）从网络深度来分析： 在反向传播过程中需要对激活han函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。 b）从激活函数来分析： 前面a中提到的...
梯度消失、爆炸产生的原因以及解决方法
coderecord的博客
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梯度消失和梯度爆炸的原因： 1.深度网络：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，最后一层产生的偏差就因为乘了很多的小于1的数而越来越小，最终就会变为0，从而导致层数比较浅的权重没有更新，这就是梯度消失。 梯度爆炸就是由于初始化权值过大，前面层会比后面层变化的更快，就会导致权值越来越大，梯度爆炸的现象就发生了。 网络层之间的梯度（值大于 1.0/值小于1）重复...
lstm是解决梯度消失还是梯度爆炸
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### LSTM在解决梯度消失和梯度爆炸问题中的作用 #### 背景介绍 循环神经网络（RNN）在处理长时间序列数据时容易遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。这些问题源于反向传播过程中链式求导的结果，当时间步数较长时，梯度可能因乘积项中小于1的因子不断累积而趋于零（梯度消失），或者因大于1的因子累积而导致数值过大（梯度爆炸）。为了克服这些挑战，长短时记忆网络（LSTM）被设计出来。 #### 解决梯度消失问题 LSTM的核心机制之一是其内部的状态保持单元——细胞状态（cell state）。通过特殊的门控结构，LSTM可以有效地控制信息流动并减少梯度消失的可能性。具体来说： - **遗忘门的作用** 遗忘门允许模型决定哪些先前的信息应该被保留或丢弃。由于遗忘门的值由sigmoid激活函数生成，范围限定在[0,1]之间，这使得LSTM可以根据输入动态调整信息流[^2]。如果遗忘门接近1，则表示希望尽可能多地保留历史信息；反之，若接近0，则意味着忽略过去的信息。这种灵活性有助于防止远距离梯度逐渐衰减至零。 - **输入门与输出门的设计** 输入门决定了新信息进入细胞状态的程度，而输出门则负责调节最终输出的内容。这两个组件共同协作，在维持长期依赖关系的同时避免不必要的干扰因素影响训练过程[^4]。 综上所述，借助精心设计的门控机制以及稳定的细胞状态更新方式，LSTM能够在一定程度上缓解传统RNN面临的严重梯度消失现象。 #### 应对梯度爆炸问题 尽管LSTM架构本身降低了梯度爆炸的风险，但在某些极端情况下仍可能发生此类状况。主要原因在于总的整体远距离梯度等于各条路径上的分量相加而成，其中部分路径可能存在不稳定的大规模变化趋势[^1]。然而，相比标准形式下的简单RNN而言，这种情况较为少见，原因如下： - 多重非线性变换增加了复杂程度，使实际有效增益受到抑制； - 特定类型的初始化策略进一步促进了平稳收敛行为的发生几率。 即便如此，针对可能出现的任何潜在风险，现代深度学习框架通常会采用诸如梯度裁剪之类的技术手段加以防范，从而确保整个优化流程更加稳健可靠[^3]。 ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 上述代码展示了一个基本的PyTorch实现版本的LSTM模型定义方法及其前馈操作逻辑。 ---
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