梯度消失和梯度爆炸的本质

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#深度学习 #人工智能

梯度消失：0.99^1000=0.00004317

梯度爆炸：1.01^1000=20959.155

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题
码上飞扬的博客
05-28 2372
在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。
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 1515
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...
梯度消失和梯度爆炸_出现梯度消失与梯度爆炸的原因以及解决方案
weixin_39949954的博客
12-17 1400
在学习李宏毅老师机器学习的相关视频时，课下做了一个有关神经网络的小Demo,但是运行效果总是不尽人意，上网查询资料，才发现是梯度爆炸和梯度消失惹的祸。今天就让我们一起来学习一下梯度消失与梯度爆炸的概念、产生原因以及该如何解决。目录1.梯度消失与梯度爆炸的概念2.梯度消失与梯度爆炸的产生原因3.梯度消失与梯度爆炸的解决方案首先让我们先来了解一个概念：什么是梯度不稳定呢？概念：在深度神经网络中的梯度是...
RNN的梯度消失和梯度爆炸
weixin_42676396的博客
08-02 2998
梯度消失和梯度爆炸本质是同一种情况。梯度消失经常出现的原因一是使用深层网络；二是采用不合适的损失函数，如Sigmoid。梯度爆炸一般出现的场景一是深层网络；二是权值初始化太大。深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层网络激活后的输出为f~i~(x)，其中i为第i层，x是第i层的输入，即第i-1层的输出，f是激活函数，整个深层网络可视为一个复合的非线性多元函数。...
深度学习：梯度消失和梯度爆炸
皮皮blog
05-13 6439
几种RNNs并不能很好的处理较长的序列。一个主要的原因是，RNN在训练中很容易发生梯度爆炸和梯度消失，这导致训练时梯度不能在较长序列中一直传递下去，从而使RNN无法捕捉到长距离的影响。
梯度消失和梯度爆炸的原因及解决办法
和大家一起涨芝士
05-27 1041
梯度消失和梯度爆炸是由于深层神经网络中反向传播时梯度连乘效应导致的。梯度消失源于激活函数饱和（如sigmoid）或权重过小，使梯度趋近0；梯度爆炸则由于权重过大导致梯度指数级增长。解决方法包括：使用ReLU等激活函数、合理初始化权重（He/Xavier）、批归一化（BatchNorm）、梯度裁剪（Gradient Clipping）、残差连接（ResNet）及自适应优化器（Adam）。这些技术能有效稳定训练过程，提升模型性能。
详解梯度消失和梯度爆炸(反向传播)？
wh1236666的博客
07-12 1388
梯度爆炸（Gradient Explosion）是深度学习中一种常见的优化问题，指在模型训练过程中，梯度（损失函数对参数的偏导数）的数值变得异常巨大，导致模型参数更新幅度过大，甚至超出合理范围，最终使模型无法收敛或性能严重下降。梯度爆炸的本质与表现在反向传播算法中，模型参数的更新依赖于梯度的计算。对于深层神经网络，梯度需要从输出层反向传播到输入层，过程中可能涉及多个矩阵乘法（或链式求导）。
【深度学习笔记 Ⅱ】5 梯度消失和梯度爆炸
weixin_44077623的博客
07-19 1384
梯度爆炸（Exploding Gradients）**是训练深层神经网络时的两大常见问题，它们与反向传播中的梯度计算直接相关。反向传播通过链式法则计算梯度。在深度学习中，**梯度消失（Vanishing Gradients）
梯度消失和梯度爆炸
sophicchen的专栏
12-05 856
1.神经网络 神经网络其实就是一个多层的感知器,我们下面来看下其结构: 从上面的图例我们可以看出来,神经网络主要分为3种网络层 输入层:就是数据输入神经网络的入口,比如MNIST是28*28的像素点集,则输入层就需要有28*28个输入神经元 + 一个代表偏移量的输入神经元(如图:左侧常量的神经元)隐藏层:就是神经网络的中间层,可能有一点抽象, 举个例子:一个人脸识别...
梯度消失和梯度爆炸问题详解
ZeroZone零域的博客
10-28 5272
1.为什么使用梯度下降来优化神经网络参数？ 反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。 采取反向传播的原因：首先，深层网络由许多线性层和非线性层堆叠而来，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），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非线性函数很好...
神经网络梯度消失和梯度爆炸及解决办法
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Microstrong
04-21 2万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号中，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/6xHC5woJND14bozsBNaaXQ目录：（1）    神经网络梯度消失与梯度爆炸（2）    几种激活函数的比较推荐阅读：《神经网络激活函数的...
003 卷积神经网络（CNN）-- 原理到实践
yy_xzz的博客
12-25 730
卷积操作：局部连接，权重共享池化操作：降维，增加平移不变性经典架构现代技巧：批归一化，Dropout，残差连接实践应用：图像分类，特征可视化# 尝试设计一个用于MNIST的CNN# 你的设计pass# 前向传播pass。
Day44 简单 CNN 实战
最新发布
W020419的博客
12-26 235
将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
Day 45 简单CNN@浙大疏锦行
qq_35619695的博客
12-22 788
探究修改卷积神经网络（CNN）的深度与宽度，以及改变学习率调度器对模型训练效果的影响。
Day46
m0_70488789的博客
12-26 94
作业：手动构造类似的数据集（如cosx数据），观察不同的机器学习模型的差异。4. 经典机器学习在序列任务上的劣势；# DAY 46 序列预测任务介绍。b. 多步预测的2种方式。2. 序列数据的处理：滑动窗口。3. 多输入多输出任务的思路。
【AI课程领学】第四课1/3：CNN 基本组件与操作——卷积/步幅/填充/池化/归一化/激活/感受野（含 PyTorch + NumPy）
2401_89898861的博客
12-25 1493
【AI课程领学】第四课1/3：CNN 基本组件与操作——卷积/步幅/填充/池化/归一化/激活/感受野（含 PyTorch + NumPy）
基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
12-26 257
摘要：本文提出一种基于山羚羊优化算法(MGO)的LSTM超参数优化方法，用于时间序列预测。该方法利用MGO自适应搜索LSTM最优隐含层神经元数量，以最小化预测误差。程序在MATLAB2022A/2024B中实现，包含数据预处理、MGO优化、LSTM训练与预测等模块。MGO-LSTM模型通过模拟山羚羊群体智能行为进行全局寻优，克服传统方法的局部最优问题。实验结果显示，该方法能有效提升LSTM预测精度，适用于一维时间序列分析任务。
高级LSTM架构在量化交易中的特殊入参要求与实现
木头大左的博客
12-25 671
本代码实现了基于长短期记忆网络（LSTM）的量化交易策略，通过处理时间序列金融数据预测未来价格走势。主要风险包括过拟合问题、非平稳时间序列导致的梯度消失、以及市场黑天鹅事件引发的异常波动。对于高频交易场景，采用5-30分钟级别的K线数据时，建议设置timesteps=64-128；该实现方案已在CME集团黄金期货(GC)合约上完成实证测试，2018-2023年期间实现年化收益18.7%，夏普比率1.93，最大回撤9.2%。需要注意的是，实际应用中应根据具体交易品种调整参数范围，并建立严格的风控体系。
【深度学习】 循环神经网络
PANSS__的博客
12-22 815
RNN。
介绍一下梯度消失和梯度爆炸
07-28
### 梯度消失与梯度爆炸的定义 梯度消失是指在深度神经网络的训练过程中，反向传播的梯度随着网络层数的增加而逐渐衰减，趋近于零，导致深层网络的参数几乎无法更新。这种现象通常表现为训练初期损失下降缓慢，后期趋于停滞，模型难以学习到有效的特征[^3]。 梯度爆炸则是指在反向传播过程中，梯度随着网络层数的增加而指数级放大，导致参数更新幅度过大，模型出现数值不稳定，如损失值为 NaN、权重溢出等，甚至训练过程崩溃[^2]。 --- ### 梯度消失与梯度爆炸的原因 梯度消失和梯度爆炸的根本原因在于链式求导法则的累积效应。深度神经网络本质上是多层复合函数的叠加，反向传播依赖链式法则计算梯度。每经过一层，梯度需乘以该层激活函数的导数与权重矩阵。若导数或权重绝对值长期小于 1（梯度消失）或大于 1（梯度爆炸），经过多层累积后，梯度将呈指数级衰减或增长[^2]。 激活函数的选择对梯度问题也有显著影响。传统激活函数如 Sigmoid 和 Tanh 的导数范围有限（Sigmoid 导数在 0 - 0.25 之间），当输入绝对值较大时，导数趋近于 0，加剧梯度消失。而不合适的权重初始化（如过大的初始值）则可能引发梯度爆炸[^2]。 --- ### 梯度消失与梯度爆炸的解决方案 针对梯度消失和梯度爆炸问题，有多种优化策略可以有效缓解： - **梯度裁剪（Gradient Clipping）**：这是专门针对梯度爆炸的解决方案。通过将梯度限制在某个阈值范围内，如果梯度超过该阈值，则将其设置为该阈值，从而避免参数更新过大。 - **正则化（Regularization）**：正则化不仅有助于防止过拟合，还能通过惩罚较大的权重值来抑制梯度的增长，从而缓解梯度爆炸问题[^3]。 - **使用 ReLU、Leaky ReLU、ELU 等激活函数**：ReLU 激活函数在正数部分的梯度恒为 1，避免了梯度消失问题。Leaky ReLU 和 ELU 则在负数区域也有非零梯度，进一步提升了模型的稳定性[^3]。 - **批量归一化（Batch Normalization, BN）**：BN 通过将每一层神经网络的输入分布规范化为正态分布，使得激活函数的输入落在梯度较大的区域，从而缓解梯度消失问题[^3]。 - **残差连接（Residual Connections）**：类似 ResNet 的跳线结构允许梯度无损传播，避免了梯度消失或梯度爆炸。这种结构通过跳过某些层，使得梯度可以直接传递到前面的层。 - **LSTM 等结构**：在自然语言处理（NLP）任务中，长短期记忆网络（LSTM）通过其复杂的门控机制控制梯度的流动，从而有效缓解梯度消失问题。 - **网络架构改进**：对于超深网络（>50 层），建议优先考虑使用预激活残差结构（ResNet-v2），这种结构能够有效提升训练的稳定性[^4]。 - **梯度监控**：在模型开发初期加入梯度监控机制，可以快速定位问题层，及时调整优化策略[^4]。 --- ### 示例：使用 ReLU 激活函数缓解梯度消失 以下是一个使用 PyTorch 实现的简单神经网络示例，其中使用了 ReLU 激活函数来缓解梯度消失问题： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的神经网络 class SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.layers = nn.Sequential( nn.Linear(100, 256), nn.ReLU(), # 使用 ReLU 激活函数 nn.Linear(256, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10) ) def forward(self, x): return self.layers(x) # 初始化模型、损失函数和优化器 model = SimpleNet() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 模拟输入数据 inputs = torch.randn(32, 100) targets = torch.randint(0, 10, (32,)) # 前向传播 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print("Loss:", loss.item()) ``` 在该示例中，通过使用 ReLU 激活函数，网络的梯度在反向传播过程中不会出现指数级衰减，从而有效缓解了梯度消失问题。 ---
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